【机器翻译】第6页

Python使用ChatGPT的主要方法

它使用深度学习算法来生成人类类似的文本，可以用于多种任务，如对话生成、文本摘要、机器翻译等。

亿牛云爬虫专家·2023-12-04 23:01

举例说明自然语言处理（NLP）技术。

以下是自然语言处理（NLP）技术的一些例子：机器翻译：将一种语言翻译成另一种语言的自动化过程。常见的机器翻译系统包括谷歌翻译，百度翻译等。

微语早读·2023-12-04 11:14

5个优质免费自然语言处理学习资源 | 语言技术导航

NLP应用于机器翻译、垃圾邮件过滤、问答、文本分类和

冷冻工厂·2023-12-04 03:22

Dart 语法学习笔记

资料参考：官方文档(英文)(要直接看英文文档，中文文档可能是机器翻译的，很多地方语句不通顺，埋坑无数)语言的特性所有能放进变量中的都是对象，所有对象都是类的实例，所有对象都继承于Object。

SingleDigit·2023-12-03 03:59

【二】一起算法---队列：STL queue、手写循环队列、双端队列和单调队列、优先队列

⭐️已更系列1、基础数据结构1.1、链表➡传送门1.2、队列➡本章专栏直达《算法系列》目录前言机器翻译（洛谷P1540）问题描述：输入：输出：1.2、队列1.2.1、STLqueue1.2.2、手写循环队列

霜淮子·2023-12-02 19:34

什么是GPT模型,GPT下载和国内镜像

它能够自动学习并理解自然语言中的语义、句法和语法信息，并可以用于文本生成、对话系统、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务中。今天聊聊GPT国内镜像和GPT怎么下载。

denzel1234·2023-12-01 02:23

【AC】 P1540 [NOIP2010 提高组] 机器翻译 from luogu

题目描述这个翻译软件的原理很简单，它只是从头到尾，依次将每个英文单词用对应的中文含义来替换。对于每个英文单词，软件会先在内存中查找这个单词的中文含义，如果内存中有，软件就会用它进行翻译；如果内存中没有，软件就会在外存中的词典内查找，查出单词的中文含义然后翻译，并将这个单词和译义放入内存，以备后续的查找和翻译。假设内存中有MM个单元，每单元能存放一个单词和译义。每当软件将一个新单词存入内存前，如果当

gulugulu1103·2023-11-30 12:52

透彻理解大模型框架：Transformer模型原理详解与机器翻译

注意力，自注意力，transformer研究变迁1、模型结构2、模型encoding过程2.1）注意力机制input=x={x1,x2}输入句子：{thikingmachine}embeding：x1，x2Thinkingx1={};Machinex2={}已知神经网络权重：W_q,W_k,W_vW_q,W_k,W_vW_q*x1=q1=[3,1,50],W_q*x2=q2=[2,4,8]W_k*

雨下成一朵花·2023-11-30 11:42

讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势。

自然语言处理：AI在机器翻译和智能客服上有帮助。例如谷歌翻译和微软小冰等。医疗领域：AI在医疗领域中有广泛的应用，例如医学影像分析，药物研发

昭阳926·2023-11-30 06:55

基础课12——深度学习

深度学习的算法可以处理复杂的模式识别任务，如语音和图像识别，以及自然语言处理、机器翻译、搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器视觉、自然

AI 智能服务·2023-11-30 01:09

vue使用echarts全国地图

包括语音识别、机器翻译等从基础到实战都有，很详细，分享给大家。大家及时保存，说不定啥时候就没了。

Mr.Meng_95·2023-11-29 18:47

5 时间序列预测入门：LSTM+Transformer

它在许多NLP任务中取得了重大突破，如机器翻译、文本摘要、语言生成、问答系统等。Transformer模型的主要优势在于能够捕捉长距离依赖关系，而不需要使用递归或卷积等传统的序列模型。它引入了

汀沿河·2023-11-29 14:10

一文详解RNN（基础篇）

RNN广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务，以及时间序列分析等领域。1.RNN底层原理:RNN的底层原理是通过展开时间的方式来构建一个循环连接的网络结构。

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

Transformer —— attention is all you need

/p/10277217.htmlTransformer——attentionisallyouneedTransformer模型是2018年5月提出的，可以替代传统RNN和CNN的一种新的架构，用来实现机器翻译

weixin_30511107·2023-11-28 01:11

Transformer——《Attention is all you need》

本文是Google机器翻译团队在2017年发表，提出了一个新的简单的网络模型——Transformer。

NPC_0001·2023-11-28 01:41

学习笔记|Transformer——实现“序列to序列”的转换

3.2Decoder的结构1.Transformer概述在机器学习中，我们有很多任务都是“序列to序列”的形式，比如语音识别、机器翻译、文本标注等等。

偶尔写一写·2023-11-28 01:09

深度学习中的Transformer机制

Transformer是一种深度学习模型结构，最初由Vaswani等人于2017年提出，用于自然语言处理任务，尤其是机器翻译。

温柔的行子·2023-11-27 20:28

NLP | Seq2Seq，Encoder-Decoder图文详解及代码

在本文中，概述序列到序列模型，这些模型在机器翻译，视频字幕，图像字幕，问答等不同任务中使用。

夏天｜여름이다·2023-11-27 20:49

[转] 图解Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型到 Attention

seq2seq可以用在很多方面：机器翻译、QA系统、文档摘要生成、ImageCapti

weixin_34101784·2023-11-27 20:18

详解从 Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型到 Attention模型

seq2seq可以用在很多方面：机器翻译、QA系统、文档摘要生成、ImageCapti

qq_38573437·2023-11-27 19:47

百面深度学习-自然语言处理

自然语言处理神经机器翻译模型经历了哪些主要的结构变化？分别解决了哪些问题？神经机器翻译（NeuralMachineTranslation,NMT）是一种使用深度学习技术来实现自动翻译的方法。

jieHeEternity·2023-11-27 14:44

大语言模型概述（一）：基于亚马逊云科技的研究分析与实践

这种模型可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译和自然语言理解等。大语言模型的这些参数是在大量文本数据上训练的。

焦点快讯·2023-11-26 08:26

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Post-Training Quantization on Diffusion Models

它们通常用于机器翻译、聊天机器人和文本摘要等任务。其他模型用于各种任务，例如图像分类、目标检测和自然语言处理。2.量化类型

结构化文摘·2023-11-26 06:33

Python 序列 ~ 列表之外的常用序列

比如，要存放1000万个浮点数的话，数组array的效率要高得多，因为数组在背后存的并不是float对象，而是数字的机器翻译，也就是字节表述。这一点就跟C语言中的数组一样。

山药鱼儿·2023-11-25 20:42

Flash Attention：高效注意力机制的突破与应用

它们允许模型在执行机器翻译、语言生成等任务时专注于输入数据的相关部分。在这篇博客[1]中，我们将深入研究被称为“FlashAttention”的注意力机制的突破性进展。

冷冻工厂·2023-11-25 13:54

beck_zhou·2023-11-25 05:43

NLP基本知识

这些向量表示使得文本数据在数学上更易于处理，并且可以用于各种NLP任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。以下是关于词嵌入的一些关键信息：词嵌入的特点：连续性：在词

random_2011·2023-11-25 03:16

深度学习之九（Transformers）

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的架构，于2017年由Vaswani等人在“AttentionisAllYouNeed”论文中提出，它在机器翻译任务中取得了显著的性能提升

贾斯汀玛尔斯·2023-11-24 18:34

谷歌云计算技术基础架构,谷歌人工智能算法框架

对于计算机视觉，可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等，对于自然语言处理，可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等。

aifans_bert·2023-11-24 09:26

arXiv论文：轻松了解9月第3周NLP领域最新进展

从语言模型到机器翻译，从情感分析到问答系统。关注我们，了解语言智能的最新突破，掌握NLP技术的未来趋势。本文给大家分享最近一周的ArXiv上NLP最新进展。

AI财智通·2023-11-23 22:27

【Microsoft Azure 的1024种玩法】七十三.通过调用Azure Cognitive Services Translator API 快速将单个句子从简体中文翻译为英文

【简介】AzureCognitiveServicesTranslato是一种基于云的神经网络机器翻译服务，同时也是RESTAPI的Azure认知服务系列的一部分。

一只特立独行的兔先森·2023-11-23 20:02

GPT自然语言处理模型

它是目前最先进的自然语言处理模型之一，可以用于各种任务，例如文本生成、机器翻译、问答系统等。GPT的主要优点是它可以在大规模的语料库上进行预训练，从而学习到丰富的语言知识和模式。

Nefelibata莫奈·2023-11-23 19:49

自然语言处理的评价指标

自然语言处理机器翻译常用的评价度量:客观评价指标BLEUROUGEMETEORCIDEr主观评价指标人工阅读,流畅度,相关度.助盲度(评价生成语句对一个实力缺陷的人去理解其意思有多大的帮助)BLEU详细请参考机器翻译评价指标

JL_Jessie·2023-11-23 19:16

自然语言处理评价指标学习

自然语言处理评价指标学习博客BLEUMENTORROUGECIDEr博客【NLP】机器翻译常用评价标准(BLEU&METEOR)在NLP当中，不同的评价指标，BLEU,METEOR,ROUGE和CIDEr

小陈疯狂写代码·2023-11-23 19:16

「X」Embedding in NLP｜初识自然语言处理（NLP）

从情感分析到信息提取，再到机器翻译、问答系统、聊天机器人……自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）的应用可谓复杂多样。

Zilliz Planet·2023-11-23 19:12

自然语言处理常用方法和评价指标

机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。使用方法如基于规则的翻译、统计机器翻译、神经机器翻译。语言模型：预测下一个词或字的模型，如基于n-gram的模型、循环神经网络（RNN

jieHeEternity·2023-11-23 19:41

ZSCI--听说这个翻译工具超越了谷歌、百度，用了以后发现还真不错~

大火的原因正是因为它工作太负责了，翻译得太过准确，翻译细节上较其它机器翻译做得更好。

ZSCI科研达人·2023-11-23 07:05

Task04笔记

几十年来，统计机器翻译在翻译模型中一直占主导地位[9]，直到神经机器翻译（NMT）出现。NMT是一种新兴的机器翻译方法，它试图构建和训练单个大型神经网络，该网络读取输入文本并输出译文[1]。

氮氪·2023-11-22 17:12

ChatGPT API使用介绍

语言模型是一种可以通过学习大量语言数据来预测文本或语音的技术，其应用范围十分广泛，如智能客服、机器翻译、语音助手等。而ChatGPT是其中最为优秀的语言模型之一。

传说三哥·2023-11-21 13:04

AI大发展：人机交互、智能生活全解析

计算机视觉三、自然语言处理四、机器人技术五、智能推荐系统六、智能城市和智能家居编辑自己对人工智能的应用自己的人工智能看法：以ChatGPT为例一、ChatGPT简介二、ChatGPT的应用场景聊天机器人文本生成机器翻译智能助手三

人不走空·2023-11-21 10:25

第十一期_MSF 后渗透《Metasploit Unleashed Simplified Chinese version（Metasploit官方文档教程中文版）》

原文链接：https://www.offensive-security.com/metasploit-unleashed/翻译者说明2：为减轻翻译负担采用了机器翻译，翻译者从中人工剔除了机翻错误或歧义的问题

Sno_W_olF·2023-11-21 02:20

搜狗上线海外权威健康搜索支持中英双语一键切换

在“全球权威健康信息问搜狗——搜狗搜索权威健康信息发布会”上，搜狗搜索宣布正式上线海外权威健康信息，基于强大的搜索技术积淀和机器翻译技术，整合全球700余家权威健康网站的近千万优质内容，向中国用户承诺海外健康信息

AI科技大本营·2023-11-21 00:30

基础课9——自然语言理解

自然语言理解技术主要用于解决人机交流、信息处理、知识获取、文本分类、机器翻译、智能问答等问题。通过自然语言理解技术，计算机能够解析人类语言的含义，实现语义分析、情感分析、实体识别

AI 智能服务·2023-11-20 12:05

18种大模型指令调优方法分享，附模型源码

随着计算机技术的发展，指令调优在一些需要执行特定任务的场景上，如机器翻译、问答系统等，都有着广

深度之眼·2023-11-19 13:29

开源大语言模型完整列表

这些模型通常拥有数十亿到数万亿个参数，能够处理各种自然语言处理任务，如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。开源中文LLMChat

ejinxian·2023-11-18 22:02

proverif学习——安装使用

支持但不限于密码原语，包括：对称和非对称加密；数字签名；哈希函数；位承诺；以及非交互式的零知识证明（因为本人知识水平有限，其支持分析的属性根据其参考文档机器翻译得到，后续如有错误会更改）。

黯淡and暗淡·2023-11-17 16:06

ChatGPT 从零到一打造私人智能英语学习助手

在这些应用中，语音识别、自然语言处理以及机器翻译等技术都得到了广泛的应用。其中，聊天机器人成为了最受欢迎的人工智能应用之一，它们能够与用户进行实时交互并回答各种问题。#必看！

你想要的我都有008·2023-11-17 15:43

HCIA-AI 华为认证AI工程师（持续更新中 45% ）

华为认证AI工程师1.人工智能概览2.华为EI和HiAI概览3.Python编程基础4.人工智能数学基础5.TensorFlow介绍6.深度学习预备知识7.深度学习概览8.图像识别实验9.语音识别实验10.机器翻译实验未归类

啊酒弟弟·2023-11-16 08:19

人机交互——自然语言生成

在机器翻译领域，自然语言生成技术可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本；在

AI 智能服务·2023-11-15 23:11

(JMLR-2019)NAS综述鼻祖-神经架构搜索：一项调查

题目：NeuralArchitectureSearch:ASurveypaper是博世人工智能中心发表在JMLR2019的工作paper链接：地址Abstract过去几年，深度学习在图像识别、语音识别和机器翻译等各种任务上取得了显着进步

顾道长生'·2023-11-15 23:58

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