机器翻译

CPO：对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界

温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲"CPO：对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界摘要中等规模的大型语言模型（LLMs），如参数量为7B或13B的模型，在机器翻译（MT）任务中展现出良好性能

AI专题精讲·2025-07-19 17:26

高效批量单词翻译工具的设计与应用

尽管机器翻译无法完全取代人工校对，但它为用户提供了一种高效的翻译解

·2025-07-12 18:07

深度探索：现代翻译技术的核心算法与实践（第一篇）

引言：翻译技术的演进之路从早期的基于规则的机器翻译(RBMT)到统计机器翻译(SMT)，再到如今主导行业的神经机器翻译(NMT)，翻译技术已经走过了漫长的发展道路。

软考和人工智能学堂·2025-07-09 15:14

Transformer模型架构深度讲解

它首次由Vaswani等人于2017年提出，主要应用于序列到序列的任务（如机器翻译、文本生成、摘要生成等）。

·2025-07-08 11:13

【零基础学AI】第27讲：注意力机制（Attention） - 机器翻译实战

本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理（第26讲）序列数据处理（第26讲）自然语言处理基础（第14讲）核心概念为

1989·2025-07-08 05:54

Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧

这在机器翻译、文本摘要、对话生成、语音合成

AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

聚焦的伟力：注意力机制与Transformer的创世纪

当LSTM和GRU凭借其精密的门控系统，成功驯服了时间的长河，让神经网络能够跨越数十甚至数百步记住关键信息，并在机器翻译、文本生成等领域大放异彩时，一个看似微小却影响深远的瓶颈逐渐浮出水面，尤其是在序列到序列

田园Coder·2025-07-06 17:28

循环神经网络（RNN）：序列数据处理的强大工具

从自然语言处理中的文本生成、机器翻译，到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等，RNN都发挥着关键作用。本文将深入探讨RNN的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其

LNL13·2025-07-05 00:45

AI大模型定义与应用概述

擅长文本生成、文本理解、机器翻译、对话系统、代码生成与解释等。代表案例：GPT系列、通义千问、文心一言、KimiChat等。

水云桐程序员·2025-07-04 17:26

大模型算法工程师面试宝典：精选面试题及参考答案全解析，助你备战AI算法工程师岗位！

它正在革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等，正成为未来商业环境的重要组成部分。

大模型入门学习·2025-07-03 15:55

SOTA是什么意思？

谷歌的Transformer模型最早用于机器翻译任务，当时达到了SOTA效果。那么文中的SOTA效果，SOTA结果是什么意思呢?这里就来简单介绍一下定义：SO

有奇妙能力吗·2025-07-02 21:45

【大模型面试必备】130道大模型问题深度解析，附详细答案，非常详细收藏这一篇就够了！

在序列建模任务中，比如机器翻译、文本摘要、语言理解等，输入序列的不同部

大模型学习·2025-07-02 14:53

基于Transformer实现机器翻译

目录一、前言1.1什么是Transformer?1.2Transfomer的基本结构1.2Transformer的重要组成部分1.2.1位置编码（PositionalEncode）1.2.2自注意力机制（Self-Attention）1.2.3多头注意力（Multi-HeadAttention）1.2.4位置感知前馈层（Position-wiseFFN）1.2.5残差连接与层归一化二、AutoDL

yyyyurina.·2025-06-27 20:17

入选 ICML 2025！哈佛医学院等推出全球首个 HIE 领域临床思维图谱模型，神经认知结果预测任务上性能提升 15%

而在自然语言处理领域，LVLMs通过对TB级文本语料的学习，在机器翻译、文本摘要、情感分析等任务上达到专业级水准，其生成的学术摘要甚至能精准提炼医学文献的核心结论。然而当

·2025-06-27 13:57

NLP市场规模将破千千亿，哪些岗位会成为新风口？

从智能客服到机器翻译，从情感分析到内容生成，NLP正以惊人的速度重塑人类与机器的交互方式。艾媒咨询数据显示，2023年中国NLP市场规模已达660亿元，预计2027年将突破千亿大关。

duolapig·2025-06-26 08:08

RNN、LSTM、GRU详解

RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域，序列数据（如语音识别、机器翻译、文本生成等）广泛应用于自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。

昔颜1121·2025-06-26 03:36

机器翻译综述

机器翻译综述-CSDN博客领域词性标注-CSDN博客一、研究意义机器翻译是自然语言处理和人工智能的重要研究领域，研究如何利用计算机自动地实现不同语言之间的相互转换，也是互联网上常用的服务之一。

唐风绸繆·2025-06-21 10:22

自然语言处理之文本分类：Transformer：文本分类数据集分析

NLP技术广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等场景。其核心挑战在于理解语言的复杂性和多义性，以及处理大

zhubeibei168·2025-06-21 09:46

【深度学习】循环神经网络（RNN）：序列建模的奠基者

时间展开原理2.3长短期记忆网络（LSTM）2.4门控循环单元（GRU）三、模型评估：序列建模的评判标准3.1通用评估指标3.2性能对比（PennTreebank数据集）四、应用案例：改变人机交互方式4.1机器翻译

白熊188·2025-06-20 08:25

自然语言处理分类

包括机器翻译，对话系统，问答系统。目前模型的性能尚不尽如人意，有些任务上甚至没有足够多的，真正有影响力的工作。一、文本分类--情感分类1.定义情感分类是

要奋斗呀·2025-06-18 10:58

NLP-文本表示

不同的文本表示方法有助于不同的任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。以下是常见的文本表示方法及其简介：1.词袋模型（BagofWords,BoW）定义：将文本表示为词汇表中所有词的出现频次。

Carrie_Lei·2025-06-10 21:25

BLEU及一些其它的机器翻译评估指标

BLEU（BilingualEvaluationUnderstudy）即双语互译质量评估辅助工具，是一种在机器翻译任务中广泛使用的评估指标。

道风杰韵·2025-06-09 17:34

基于Transformer实现机器翻译（日译中）

一、引言在自然语言处理（NLP）领域，机器翻译是一项重要且具有挑战性的任务。近年来，基于Transformer的模型在机器翻译任务中表现出色。

觉今是昨非·2025-06-09 16:01

机器翻译模型及评估指标总结

文章目录0前言1主流开源模型2.1NLLB2.2MMS2.3Seamless2.4Fairseq2.5MarianNMT2.6OpenNMT2.7mRASP2.8T5、mT5、UMT52.9Tensor2Tensor2.10NeMo2评估指标及实现代码2.1BLEU2.2ROUGE2.3METEOR3模型部署总结3.1移动端3.1.1CTranslate23.1.2TensorflowTflite

J心流·2025-06-09 16:01

Pointer Network

PointerNetwork是一种特殊的神经网络，专门用来解决序列生成中“选择性输出”的问题，比如机器翻译、排序任务等。我们用简单易懂的方式一步步拆解！1.背景：什么是PointerNetwork？

D11PMINDER·2025-06-05 11:26

机器翻译Task2笔记

模型的概念RNN模型在每个时间步接收一个字的输入，生成隐藏状态和输出，再将隐藏状态与下一个字输入到模型中，重复此过程。GRU（门控循环单元）是RNN的变体，能够有效捕捉长序列语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象，其核心结构由更新门和重置门两部分组成。对于数据处理的思路记住我们正常的神经网络是无法直接识别中文或者英文的字符串输入的。所以这一步我们的目标只有一个,那就是将数据变成神经网络可以识别到的数据类

triumph159·2025-06-05 10:51

机器翻译模型笔记

机器翻译学习笔记（简体中文）1.任务概述目标：将英文句子翻译成简体中文。示例：输入：Tomisastudent.输出：汤姆是一个学生。框架：Seq2Seq（序列到序列）模型。

D11PMINDER·2025-06-05 10:21

bitbake手册

一部分内容用了机器翻译，遇到无法理解处，请参考原始文档。在一些地方插入了我个人的理解。标有“注”的内容是我加的。

power1952·2025-06-04 07:17

模块化设计：构建可扩展的LLM应用架构

LLM的应用不仅仅局限于文本生成、问答系统，还在智能客服、机器翻译、内容审核等领域展现出了强大的能力。然而，随着LLM的规模不断扩

AI天才研究院·2025-06-03 23:48

EMNLP 2017 北京论文报告会笔记

16号在北京举办的，邀请了国内部分被录用论文的作者来报告研究成果，整场报告会分为文本摘要及情感分析、机器翻译、信息抽取及自动问答、文本分析及表示学习四个部分。

ljtyxl·2025-06-03 12:05

Transformer机器翻译模型（代码实现案例）

目标了解有关机器翻译的知识了解seq2seq架构使用Transformer构建机器翻译模型的实现过程1Transformer架构Transformer模型架构分析Transformer模型架构,大范围内包括两部分分别是

山山而川_R·2025-06-03 09:11

【头歌实验】Keras机器翻译实战

【头歌实验】Keras机器翻译实战第1关：加载原始数据编程要求根据提示，在右侧编辑器补充代码，实现load_data函数，该函数需要加载path所代表的文件中的数据，并将文件中所有的内容按\n分割，转换成一个列表后返回

纸飞机飞呀飞·2025-06-03 06:20

自然语言处理之文本摘要：Transformer与文本摘要评价指标

NLP技术涵盖了语音识别、语义理解、情感分析、机器翻译、文本摘要等多个方面，其目标是使计算机能够像人类一样处理语言信息，从而在各种应用场景中

zhubeibei168·2025-06-02 08:41

Transformer 架构在自然语言处理和计算机视觉等领域的应用和发展前景

Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉等领域的应用一、自然语言处理领域的应用机器翻译原理：将源语言句子作为输入，Transformer编码器把句子转换为高维特征表示，解码器再根据这些表示生成目标语言句子

搬砖的阿wei·2025-05-27 12:55

NLP学习路线图（八）：常见算法-线性回归、逻辑回归、决策树

从智能客服到机器翻译，从情感分析到文本生成，NLP技术的突破都建立在坚实的机器学习基础之上。

摸鱼许可证·2025-05-26 23:41

GRU在机器翻译中的实际应用案例

GRU在机器翻译中的实际应用案例：从原理到实战的保姆级解析关键词：GRU（门控循环单元）、机器翻译、编码器-解码器、长序列依赖、神经机器翻译摘要：本文以“GRU在机器翻译中的实际应用”为核心，从生活场景切入

AIGC应用创新大全·2025-05-26 04:54

Transformer大模型实战针对下游任务进行微调

BERT、GPT、T5等基于Transformer的预训练模型，在文本分类、机器翻译、问答系统等任务上展现出令人惊叹的性能。然而，这些预训练模型通常在大型

AI大模型应用之禅·2025-05-26 04:21

【深度学习常用算法】八、深度解析Transformer架构：从理论到PyTorch实现

作为自然语言处理领域的里程碑式创新，Transformer通过自注意力机制彻底改变了序列建模方式，在机器翻译、文本生成、多模态学习等任务中取得突破性进展。

AI_DL_CODE·2025-05-24 19:14

NLP学习路线图（五）：常用库-NumPy, Pandas, Matplotlib

从智能客服到舆情分析，从机器翻译到情感识别，NLP技术正在深刻改变人机交互的方式。然而，要深入掌握NLP，除了理解算法原理，编程基础和数据处理能力更是不可或缺的基石。

摸鱼许可证·2025-05-23 19:26

人工智能深度学习之自然语言处理必备神器huggingface,nlp,rnn,word2vec,bert,gpt

Huggingface与Nlp介绍解读(1）nlp中经常会听到分类，机器翻译，情感分析，智能客服，文本摘要，阅读理解等。

weixin_58351028·2025-05-22 23:43

自然语言处理的简单介绍

早期实践：1954年乔治城-IBM实验首次尝试机器翻译，虽效果有限，但标志NLP的正式起步。发展阶段

一点.点·2025-05-19 09:54

突破语言障碍：AI原生应用中的跨语言理解技术详解

突破语言障碍：AI原生应用中的跨语言理解技术详解关键词：跨语言理解、多语言预训练模型、神经机器翻译、零样本学习、语义对齐摘要：在全球化浪潮下，AI应用需要突破"语言围墙"，让中文用户与阿拉伯语用户流畅对话

AI智能应用·2025-05-18 13:37

自然语言处理 (NLP) 入门教程

近年来，NLP领域取得了显著进展，这得益于深度学习模型的引入，例如词嵌入、循环神经网络和Transformer，这些模型在文本分类、机器翻译、问答系统等应用中取得了突破性成果。

斯陀含·2025-05-18 01:14

大语言模型与多模态模型比较

一、核心差异：输入数据类型与模态融合输入数据类型LLM：仅处理文本数据，例如文本分类、机器翻译、问答等任务，通过大规模语料库学习语言规律。

有梦想的攻城狮·2025-05-17 19:32

信奥赛-刷题笔记-队列篇-T2-P1540机器翻译和P2952Cow Line S

tab=BB08J2队列篇题单P1540[NOIP2010提高组]机器翻译https://www.luogu.com.cn/problem/P1540题目背景NOIP2010提高组T1题目描述小晨的电脑上安装了一个机器翻译软件

IT从业者张某某·2025-05-14 16:16

自然语言处理之机器翻译：Transformer：前馈神经网络在Transformer中的应用

自然语言处理之机器翻译：Transformer：前馈神经网络在Transformer中的应用自然语言处理与机器翻译简介自然语言处理的基本概念自然语言处理（NaturalLanguageProcessing

zhubeibei168·2025-05-13 16:05

AD 侦查-LLMNR 毒化

AD侦查-LLMNR毒化本文通过Google翻译ADRecon–LLMNRPoisoningwithResponder这篇文章所产生，本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。

牛马程序员2025·2025-05-12 20:58

【LLM】6：大语言模型中的 KV 缓存机制

1.KV缓存的背景在Transformer模型的推理阶段（例如在机器翻译、文本生成等任务中），每生成一个新的token时，模型需要重新计算该位置的自注意力分数。

月涌大江流丶·2025-05-10 10:03

AI模型是什么意思？解析人工智能模型的概念与应用

通过人工智能模型，计算机可以完成包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译等一系列任务。本文将从人工智能模型的定义、分类、训练流程和应用等方面进行解析，帮助读者更好地理解和应用AI模型。

智能助手观察·2025-05-09 00:46

Github上如何准确地搜索开源项目

就像我的毕业设计“机器翻译”就可以在Github上查找开源项目来参考。

北上ing·2025-05-07 14:17

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