【机器翻译】

自然语言处理课程学习总结

NaturallanguageunderstandingNaturallanguageprocessingComputationalLinguistics现在的自然语言处理是一个门介乎语言学、计算机科学和认知心理学之间的交叉科学主要应用机器翻译
Quincy1994·2022-11-29 22:25

马少平、周枫、王小川、楼天城、唐文斌……清华计算机系与AI的40年

21世纪第二个十年以降，人工智能相关的技术突破层出不穷，Siri，AlphaGo，机器翻译，精准推荐，一次次刷新着公众认知。曾经只在百科全书中畅想的场景，从未离我们如此之近。
「已注销」·2022-11-29 18:49

马少平、周枫、王小川、楼天城、唐文斌：清华计算机系与人工智能的40年

21世纪第二个十年以降，人工智能相关的技术突破层出不穷，Siri，AlphaGo，机器翻译，精准推荐，一次次刷新着公众认知。曾经只在百科全书中畅想的场景，从未离我们如此之近。
中国计算机报·2022-11-29 18:16

数据结构：机器翻译(链队列实现)

数据结构：机器翻译这道题的方法有挺多的，但是题目要求是得用队列的知识，那我们一起来看一下。
梦醒灬时分·2022-11-29 15:07

机器翻译简史：八十多年来，人类就是要再造一座通天塔

夏乙编译自FreeCodeCamp量子位出品|公众号QbitAI长久以来，人们一直在寻找不同语言之间的沟通方法。《圣经》中记载，人类曾经联合起来兴建能通往天堂的高塔，为了阻止人类的计划，上帝让人类说不同的语言，使人类相互之间不能沟通，计划因此失败，人类自此各散东西。学习和掌握一门外语，也是中国学生必须具备的能力。但精通外语始终不是一个简单的事。所以无论是现实中，还是科幻电影中，人们一直希望能有一个
量子位·2022-11-29 13:02

【追一科技】NLG技术：文本生成技术多样化应用的探索之路

其中NLU主要指常见的文本分类、序列标注、信息抽取等任务，而NLG则包括机器翻译、对话系统、自动摘要等。
zenRRan·2022-11-29 10:10

【PTM】Transformer：Attention Is All You Need

其中，Seq2Seq模型采用了RNN和Attention的结合成功应用于机器翻译领域，在诸多任务中都有显著的提升。在这篇文论文中，作者提出了Transfo
阿泽的学习笔记·2022-11-29 09:04

李沐论文讲解笔记 之 Transformer

Transformer架构（NLP，机器翻译）发现同样模型能在其他领域可以应用Encoder—decoder架构：过去时刻你的输出又是你当前的的输入（自回归auto-regressive）N个层重复N次编码器输出为解码器输入
大佬教教我mmm·2022-11-29 08:43

人工智能（5）---一文解读人工智能创业的5大坑

比如Google发布了神经机器翻译系统（GNMT），并且将其投入到了难度系数颇高的汉语-英语翻译应用
喜欢打酱油的老鸟·2022-11-29 08:08

深度学习算法——循环神经网络RNN

RNN对序列特性的数据非常有效，它能够挖掘数据中的时序信息以及语义信息，大多应用于语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等NLP领域。
Vicky_xiduoduo·2022-11-28 20:34

GPT Transformer Bert对比分析

1.从上到下认识Transformer首先我们把Transformer看做一个黑盒，以机器翻译示例为例，Transformer是输入就是待翻译的句子，输出就是翻译后的句子。
jack_201316888·2022-11-28 11:04

机器翻译模型五CNN+seq2seq__Pytorch实现

目录1.CNN应用于机器翻译1.1Encoder模块1.2Decoder模块2.代码实现2.1数据准备2.2模型构建2.3训练1.CNN应用于机器翻译在深度学习中，RNN擅长处理序列数据，而CNN擅长做特征提取
散人stu174·2022-11-28 10:41

seq2seq模型详解及对比（CNN，RNN，Transformer）

一，概述在自然语言生成的任务中，大部分是基于seq2seq模型实现的（除此之外，还有语言模型，GAN等也能做文本生成），例如生成式对话，机器翻译，文本摘要等等，seq2seq模型是由encoder，decoder
Dongxue_NLP·2022-11-28 09:00

moses(mosesdecoder)数据预处理&BPE分词&moses用法总结

mosesdecoder&BPE数据预处理moses数据预处理BPE分词moses用法总结moses数据预处理源码链接：https://github.com/moses-smt/mosesdecoder做机器翻译的小伙伴应该会
小小鸟要高飞·2022-11-28 08:39

NLP-2015：Subword NMT模型【使用子词来解决OOV问题】

《原始论文：NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits》一、概述1、摘要神经机器翻译（NMT）模型通常以固定的词汇量运行，但是翻译是一个开放词汇的问题
u013250861·2022-11-28 08:09

从技术到体验:机器翻译产品落地实践

课程目标：1.聊聊翻译能力落地时需要考虑的方方面面2.如何根据业务需求定制一个翻译模型3.谈谈一些快速提升翻译质量的小技巧为什么要做机器翻译?日常人们如何使用翻译?
Necther·2022-11-28 08:08

AI机器翻译数据预处理步骤

之前在进行机器翻译时，一般除了与句子长度做了长度限制外，几乎没有做任何额外的操作，直接暴力的使用BPE算法对语料进行预处理。
数据无忧 DATA5U·2022-11-28 08:38

Transformer架构解析

Transformer模型的作用.了解Transformer总体架构图中各个组成部分的名称.Transformer模型的作用基于seq2seq架构的transformer模型可以完成NLP领域研究的典型任务,如机器翻译
AI耽误的大厨·2022-11-28 08:33

Transformer Attention is all you need 部分解析

首先为什么要用Transformer，与其他端到端的模型或者序列模型相比，Transformer的优势在哪作者在文章中提到，RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言建模、机器翻译等应用中取得不错的效果
boardking135·2022-11-28 08:33

Transformer解析#1

Transformer解析#1谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了SOTA效果。
Qinghuan1958·2022-11-28 08:31

Tensorflow2自定义网络 2. Pointer-Generator Seq2Seq复制机制神经网络大致介绍和框架实现

网络大致介绍为了提升神经机器翻译质量，论文GetToThePoint:SummarizationwithPointer-GeneratorNetworks两个角度出发：减少网络翻译出现重复语句的情况尽可能从输入获取单词表外的单词
妙妙屋的mong男·2022-11-28 01:20

机器学习读书笔记之6 - 贝叶斯系列

3.2模型比较理论（ModelComparasion）与贝叶斯奥卡姆剃刀（BayesianOccam’sRazor）3.3最小描述长度原则3.4最优贝叶斯推理4.无处不在的贝叶斯4.1中文分词4.2统计机器翻译
linolzhang·2022-11-27 21:06

NLP——8.基于统计的翻译系统

基于统计的机器翻译：mosesdecoder作为比对翻译效果的baseline，如果不如这个的效果，就说明测试系统效果不算好。首先看看一共需要以下三个模型：语言模型：用来评估这句话的通畅程度。
少奶奶的猪·2022-11-27 20:36

fairseq学习博客总结

使用fairseq从头开始训练一个中英神经机器翻译模型#强烈安利手把手教你用fairseq训练一个NMT机器翻译系统实习日记（二）：序列建模工具包——FairseqFaceBook-NLP工具Fairseq
废柴小七·2022-11-27 20:06

[NLP] BLEU Score原理详解

它是一种衡量机器翻译得到的文本(candidate)与参考译文(reference)之间相似程度的指标。“双语”意思是是在两个文本间进
Septieme·2022-11-27 20:30

李沐动手学深度学习V2-seq2seq和代码实现

一.seq2seq序列到序列学习1.介绍机器翻译输入序列和输出序列都是长度可变的。
cv_lhp·2022-11-27 13:05

MLNLP2022官宣！第一届机器学习算法与自然语言处理大会开始免费报名，29场报告，60余位学者等你来！...

本届大会内容涵盖高效AI、推荐系统、机器翻译、论文实践、预训练圆桌对话、可信AI、语音处理以及代码智能等8个论坛，期待能够促进国内外机
zenRRan·2022-11-27 03:02

阿里达摩院包揽AI领域六大权威榜单冠军：用人类的学习方式超越人类

目前，这些技术均已大规模应用于阅读理解、机器翻译、人机交互等场景。据悉，过去几年，AI在图像识别、语音识别等方面已逐步超越人类水平，但在复杂文
喜欢打酱油的老鸟·2022-11-26 20:34

注意力机制综述

注意力最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像分割、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，注意力机制都在其中大放异彩介绍注意力（attention）机制最初应用于机器翻译任务，现在已被广泛地应用于深度学习的各个领域
Asthestarsfalll·2022-11-26 20:34

计算机视觉computer vision(CV) - 笔记1

深度学习是什么深度学习是机器学习算法的一种，通过模拟人脑实现相应的功能深度学习应用场景手机，机器翻译，自动驾驶，语音识别，医疗，安防等。
Andy杨·2022-11-26 17:27

tensorflow2.0官网demo学习笔记 基于attention的seq2seq机器翻译

tensorflow2.0官网demo学习笔记基于attention的seq2seq机器翻译前言备注代码备注好，回到代码：见证奇迹的时刻：over前言打算详细深入了解bert和transform的原理和源代码
quantum00549·2022-11-26 17:52

NLP精选10个实现项目推荐-涉及预训练、知识图谱、智能问答、机器翻译、对话等...

自然语言处理技术近几年发展非常快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中。今年大厂的NLP面试中对项目方面的考察深度也随之提升了很多，经常会被面试官揪着细节一步一步让你解释：“为什么这么做？效果如何？你如何调整模型，你思考的逻辑是什么？”“说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节，遇到了什么问题？你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据
Evan-yzh·2022-11-26 15:38

NLP精选10个实现项目推荐-涉及预训练Bert、知识图谱、智能问答、机器翻译、对话等...

自然语言处理技术近几年发展非常快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中。今年大厂的NLP面试中对项目方面的考察深度也随之提升了很多，经常会被面试官揪着细节一步一步让你解释：“为什么这么做？效果如何？你如何调整模型，你思考的逻辑是什么？”“说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节，遇到了什么问题？你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据
风度78·2022-11-26 15:27

强烈推荐十大NLP主流经典项目：预训练BERT、知识图谱、智能问答、机器翻译、文本自动生成等...

自然语言处理技术近几年发展非常快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中。今年大厂的NLP面试中对项目方面的考察深度也随之提升了很多，经常会被面试官揪着细节一步一步让你解释：“为什么这么做？效果如何？你如何调整模型，你思考的逻辑是什么？”“说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节，遇到了什么问题？你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据
PaperWeekly·2022-11-26 14:24

PyTorch深度学习（17）RNN LSTM

RNNRNN（循环神经网络）是一种以序列数据为输入来进行建模的深度学习模型，可用于股价预测、天气温度预测、文本生成、网络评论情感分析、机器翻译等场景缺点：1、计算速度慢2、短期记忆保存，不适合保存长期信息
JYliangliang·2022-11-26 02:46

python图片分类器_使用 Tensorflow 构建属于自己的图片分类器

还有我们能够想到的领域，如机器翻译、无人驾驶、搜索引擎、美颜…好像都被别人早早布局，现在进入是不是太晚了？别着急，在机器学习领域，有
实体店新营销·2022-11-26 00:42

TensorFlow中的所有模型

递归神经网络简称RNN用例:语言建模，机器翻译，
J.zhang11·2022-11-26 00:41

《Transformers自然语言处理系列教程》第1章：Transformers 介绍

这种架构被称为Transformer，在机器翻译质量和训练成本方面都优于递归神经网络（RNNs）。
小爷毛毛（卓寿杰）·2022-11-25 17:05

借助nn.Transformer实现一个简单的机器翻译任务

文章目录前言1、直接上手1.1.构造transformer对象1.2.准备前向传播的八个参数1.3.forward2、原理介绍2.1.直观上介绍2.2.内部原理介绍总结附前言 首先贴上nn.Transformer官方介绍。网上有许多关于这个函数的解释，但道理我都懂，具体怎么实战我是一个也没找到。最直观的就是前向传播需要传入下图中的八个参数，具体怎么用，长啥样子着实让人摸不着头脑。因此本人自己实现了
武乐乐~·2022-11-25 16:20

机器翻译实战（英译汉）Transformer代码学习详解

任务目标基于Transformer实现英语翻译汉语。如有疏忽请多指教数据Hi.嗨。Hi.你好。Run.你用跑的。Wait!等等！Hello!你好。Itry.让我来。Iwon!我赢了。Ohno!不会吧。Cheers!乾杯!Gotit?你懂了吗？Heran.他跑了。Hopin.跳进来。Ilost.我迷失了。Iquit.我退出。I'mOK.我沒事。Listen.听着。Noway!不可能！Noway!没门
九筒-·2022-11-25 16:49

Transformer具体如何进行机器翻译

Transformer最具体形象的例子就是做机器翻译了，搞懂这个再去理解其他用Transformer做的下游任务就更方便了，比如时间序列预测，你搞不懂Encoder/Decoder的数据怎么喂进去的，怎么编码的
思考实践·2022-11-25 16:18

多语言机器翻译 | (6) Transformer

文章目录1.背景2.流程和细节3.总结1.背景利用rnn，lstm学习上下文之间的关系，无法实现并行化，给模型的训练和推理带来了困难，因此提出了一种完全基于attention来对语言建模的模型，叫做transformer。transformer摆脱了nlp任务对于rnn，lstm的依赖，使用了self-attention的方式对上下文进行建模，提高了训练和推理的速度，transformer也是后续
CoreJT·2022-11-25 16:15

Transformer之机器翻译

话不多说，上图那么如何用pytorch搭建一个自己的Transformer并且用到NMT上呢实现思路：首先是Encoder层，这个层由多个EncoderBLock组成，每个block为：Attention+residual+LN+FC+residual+LN最后得到一个batch_size,in_seq_len,embedding_dim的矩阵(和初始输入一样)然后是Decoder层，这个层我们也
通宵睡一宿·2022-11-25 16:14

Paddle transformer 机器翻译

环境依赖python>=3.6paddlepaddle>=2.1paddlenlp环境配置paddlepaddle安装：开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台paddlenlp安装：pipinstall--upgradepaddlenlp>=2.0.0rc-ihttps://pypi.org/simple（PaddleNLP/installation.rstatdevelop·Paddle
houysh2021·2022-11-25 16:12

Transformer 机器翻译任务（上）

架构解析：Transformer架构1.输入部分实现：输入部分包含两部分：源文本嵌入层及其位置编码器、目标文本嵌入层及其位置编码器文本嵌入层作用：无论是源文本还是目标文本嵌入，都是将文本中的词汇的数字表示转化为向量表示。#导入包importtorchimporttorch.nnasnnimportmathfromtorch.autogradimportVariable#变量封装函数#定义Embed
天道酬勤者·2022-11-25 16:08

rustdesk 自建服务器配置 docker方案

官网地址https://rustdesk.com/docs/zh-cn/self-host/install/文档感觉是机器翻译的读起来非常奇怪几个坑说一下sudodockerimagepullrustdesk
Theory D·2022-11-25 16:55

AutoML系列 | 03-神经网络架构搜索(NAS)综述

摘要在过去几年中，深度学习在各种任务上(例如图像识别，语音识别和机器翻译)取得了显著进步。这一进步的关键方面之一是新颖的神经架构。
京东科技技术说·2022-11-25 15:31

提升机器翻译质量，推动“一带一路”建设进程，景联文科技提供多语种平行语料数据

机器翻译被认为是解决此难题的重要途径，景联文科技作为一家专业的数据采集标注公司，为机器翻译提供高质量数据采集标注服务。”
景联文科技·2022-11-25 09:27

Transformer 学习笔记

（创新点）1.1问题来源最开始机器翻译使用的seq2seq所存在的问题：encoder和decoder之间的上下文向量长度固定，但输入文本的长度是不固定的，长度不对称固定长度的上下文向量无法对长语句做有效编码
dagongji10·2022-11-25 08:56

LSTM神经网络

LSTM被广泛用于许多序列任务（包括天然气负荷预测，股票市场预测，语言建模，机器翻译），并且比其他序列模型（例如RNN）表现更好，尤其是在有大量数据的情况下。
重拾旧时光·2022-11-25 07:44
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