机器翻译

解锁 AI 潜力 | 使用 GreptimeAI 深入观测 OpenAI 行为和用量

它在多种语言处理任务上表现卓越，包括机器翻译、文本分类和文本生成等。
Greptime·2024-01-25 03:42

GreptimeAI + Xinference 联合方案：高效部署并监控你的 LLM 应用

它在多种语言处理任务上表现卓越，包括机器翻译、文本分类和文本生成等方面。
Greptime·2024-01-25 03:10

HMM+维特比算法

二、理论描述隐含马尔可夫模型被认为是解决大多数自然语言处理问题快速、有效的方法，成功解决了复杂的语音识别、机器翻译等问题。HMM是一个五元组(O,Q,O0,A
一个很菜的小猪·2024-01-24 12:37

python Seq2Seq模型源码实战，超详细Encoder-Decoder模型解析实战；早期机器翻译模型源码demo

1.Seq2Seq（Encoder-Decoder）模型简介Seq2Seq（Encoder-Decoder）模型是一种常用于序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型。它由两个主要的组件组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责将输入序列编码成一个固定长度的向量，该向量包含了输入序列的语义信息。常用的编码器模型有循环神经网络（RNN）和Tra
医学小达人·2024-01-24 11:55

日更73｜你的工作，会被人工智能取代吗？

加上机器翻译，就可以取代同声传译。视觉识别今天也越来越普遍了。比如用人脸识别将照片分类存放。其实，视觉识别远远不止能识别人脸。你输入“海边”，它还能找出所有海边的照片。
飛妃1224·2024-01-24 08:21

深度学习如何入门，如何快速理解深度学习

深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等，它们在语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等领域都取得了很大的进展。它使用了深度
打工人何苦为难打工人·2024-01-24 08:28

【转发有奖】百度图片翻译API，对开发者真的很友好

百度图片翻译API结合OCR及机器翻译两项技术，支持对图片中包含的文本内容进行识别并翻译成指定的目标语言。您只需传入图片，即可轻松将图片中包含的文本内容翻译为指定语言，真正实现图片翻译一步到位！
livingbody·2024-01-24 00:59

自然语言处理的发展

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。
十二点的泡面·2024-01-23 21:28

自然语言处理（NLP）

机器翻译：将一种语言的文本转换为另一种语言。例如，谷歌翻译使用NLP技术将输入的文本从一种语言翻译成另一种语言。命名实体识别：识别文本中的特
先------------------·2024-01-23 19:09

深度学习与大数据推动下的自然语言处理革命

这些技术的进步不仅推动了计算机对人类语言理解与生成的能力，也在搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域引发了一场变革。
韩小浪~~·2024-01-23 19:12

论文阅读- 人工智能安全 TEXTBUGGER: Generating Adversarial Text Against Real-world Applications

背景：DeepLearning-basedTextUnderstanding(DLTU)简介：基于深度学习的文本理解(DLTU)广泛运用于问答、机器翻译和文本分类，情感分析（eg电影评论分类）、有害内容检测
Che_Che_·2024-01-23 18:56

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

相比于其他的自然语言处理模型，ChatGPT有着更强大的语言生成能力和更自然的语言表达方式，因此，在文本生成、对话系统、机器翻译等领域有着广泛的应用前景。
十二点的泡面·2024-01-23 14:20

NLP自然语言处理原理应用讲解

它的应用广泛，例如在搜索引擎、聊天机器人、机器翻译等领域中都发挥了重要的作用。NLP的基本原理是通过对大量的语料库进行训练，让计算机学习到语言的语法、语义、上下文等信息，从而能够理解人类的语言。
打工人何苦为难打工人·2024-01-23 13:51

自然语言处理中的查准率与查全率的关键技术，以及自然语言处理中的查准率与查全率具体实例与策略

自然语言处理涉及到许多子领域，如语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要、文本分类等。在这些任务中，查准率（Precision）和查全率（Rec
代码讲故事·2024-01-23 08:24

深度学习与大数据技术的进步：自然语言处理的显著突破

NLP是研究计算机如何理解和生成人类语言的领域，它在改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域的应用中发挥着重要作用。
梓德原·2024-01-23 08:33

人工智能革命近在咫尺：利用数据实现社会影响、增强决策力和新机遇

从语音助手到自动驾驶汽车，从人脸识别到机器翻译，人工智能正在改变我们的世界。未来几年，随着我们每天产生的海量数据的推动，将会出现大量唾手可得的人工智能进步。
结构化文摘·2024-01-22 14:02

【机器翻译】科大讯飞api机器翻译教程（python版）

【机器翻译】科大讯飞api机器翻译教程前言使用方法前言科大讯飞开放平台机器翻译api调用教程，科大讯飞的api很多都是相同的调用方式，也可以尝试使用这种方式去调用它的其他api。
yuQnY·2024-01-22 10:17

深度学习和大数据技术推动自然语言处理迈向新高度

人们正致力于研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。本文将探讨这一技术领域的最新进展和未来发展。
能力工场小马哥·2024-01-22 07:03

与MT的交锋 2018.12.17

所谓MT（MachineTranslation），就是机器翻译。或许现在应该用一个更精确的词，AI翻译来称呼它了。
Evelyn舟白·2024-01-22 06:04

自然语言处理的发展

本文将对NLP技术进步的方方面面展开阐述，包括词嵌入、循环神经网络、Transformer、注意力机制等关键技术的发展，以及NLP在机器翻译、情感分析、智能客服、语音识别等领域的应用。
Java之弟·2024-01-22 05:27

一、基础数据结构——2.队列——1.STL queue

建议关注罗勇军老师博客[NOIP2010提高组]机器翻译题目背景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，他经常用这个软件来翻译英语文章。
鸥梨菌Honevid·2024-01-21 15:15

一、基础数据结构——2.队列——2.循环队列

建议关注罗勇军老师博客[NOIP2010提高组]机器翻译题目背景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，他经常用这个软件来翻译英语文章。
鸥梨菌Honevid·2024-01-21 15:09

深度学习与大数据技术：推动自然语言处理的新篇章

今天，我们就来探讨一下，这两项技术是如何推动自然语言处理的发展，以及它们在搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域的应用。深度学习首先，我们来了解一下深度学习。深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑神
M乔木·2024-01-21 13:00

从规则到神经网络：机器翻译技术的演化之路

文章目录从规则到神经网络：机器翻译技术的演化之路一、概述1.机器翻译的历史与发展2.神经机器翻译的兴起3.技术对现代社会的影响二、机器翻译的核心技术1.规则基础的机器翻译（Rule-BasedMachineTranslation
星川皆无恙·2024-01-21 09:37

IT资讯精选（2021-07-24）

将MySQL升级到8.0版本2.RubyMine2021.2候选版本发布3.开发工具集VisualStudio2022Preview2发布InfoQ热门话题（2021-07-24）1.爱奇艺多语言台词机器翻译技术实践开源资讯
史蒂芬周_jianshu·2024-01-21 00:17

【NLP】灵魂提问：自然语言处理（NLP）技术是什么？

当涉及到自然语言处理（NLP）技术时，有许多不同的应用例子，包括但不限于以下几个方面：机器翻译：NLP技术可以用于将一种语言的文本翻译成另一种语言。
HackPig520·2024-01-20 22:27

oracle北京时区,Oracle 时区 - Amazon Relational Database Service

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。Oracle时区您可以使用时区选项更改您的Oracle数据库实例使用的系统时区。
邢哲wanderer·2024-01-20 22:19

科普大语言模型中的Embedding技术

大语言模型的代表有GPT-3、BERT、XLNet等，它们在各种自然语言处理任务中都取得了很好的效果，例如机器翻译、问答、文本摘要等。什么是Embedding？
AI明说·2024-01-20 21:09

【NPL】自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的发展简述

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。发展线路自然语言处理（Natura
全栈小5·2024-01-20 17:09

Big Model Basics1-2

transformer、18年elmo、bert不断增加他的参数，数据，显著提升各种任务的性能，参数每年10倍速增长，所需数据也变大，大模型具有很强的小样本或者少次学习的能力，引导，提取相关知识去解决具体的问题，如机器翻译
ringthebell·2024-01-20 09:06

文心一言和ChatGPT哪个更好用

它可以处理各种复杂的语言问题，包括但不限于文本生成、机器翻译、聊天机器人等，并且在处理自然语言和理解人类方面表现出强大的能力。文心一言还具有广泛的知识和信息，可以为
Luo_Yang111·2024-01-20 09:58

一文极速了解【自注意力机制】

2017年的“Attentionisallyouneed”一文提出了Transformer模型，去掉RNN，只保留注意力，性能吊打所有机器翻译模型，是NLP发展的一个里程碑。
全栈O-Jay·2024-01-20 06:28

开创性论文Attention Is All You Need 注意力机制（Attention Mechanism） Transformer模型

下面是对这篇论文核心内容的简介：传统模型的局限性：在这篇论文之前，序列到序列（seq2seq）的任务（如机器翻译）通常依赖于循环
小黄人软件·2024-01-20 06:08

【话题】自然语言处理的发展

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。技术进步近年来，NLP领域出现了许多重要的技术突破。其中最重要的一项是深度学习的应用。
RisunJan·2024-01-19 23:39

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

什么是TransformerTransformer是一种神经网络结构，由Vaswani等人在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中提出，用于处理机器翻译、语言建模和文本生成等自然语言处理任务
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

【概述版】悲剧先于解析：在大型语言模型的新时代，历史重演了

作者回顾了2005年机器翻译中大型语法模型的第一个时代，并从中汲取教训和经验。他们强调硬件进步对于塑造规模的重要性和可获得性的重要性，并指出了质量评估的紧迫挑战，包括自动化和人类评估。
wwlsm_zql·2024-01-19 14:01

深度学习和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用

人们正在积极研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，并且在搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域广泛应用NLP技术。本文将重点探讨深度学习和大数据技术在NLP领域的应用及其带来的影响。
咕噜企业签名—美乐蒂·2024-01-19 09:28

上学的路

4月18日，中国科学院披露了这篇论文为《人机交互式机器翻译方法研究与实现》作者是2017年毕业于中国科学院大学的工学博士黄国平。“我走了很远的路，吃了很多的苦，才将这份博士学位论文送到你的面前。
凤宝的个人畅想曲·2024-01-19 08:53

X-former:不止一面，你想要的Transformer这里都有

其最初是针对seq2seq的机器翻译模型而设计的，在后续的其他工作中，以Transformer为
NLP论文解读·2024-01-19 08:46

学日语必不可少的APP，拿走不谢

除去这个，我还是非常喜欢它的，因为一个小小的词典包括的内容非常丰富，除了查词功能（中日、日中都可以），还有翻译功能（当然哈，因为是机器翻译，翻译的质量并不是
AKI生活记录·2024-01-19 07:15

大模型入门0: 基础知识

scalinglaw2sft3RAG与langchain4prompt5rlhf6agent7分布式训练8推理优化9传统任务本文结构transformer自然语言处理包括几大任务NLP:文本分类，词性标注，信息检索NLG：机器翻译
YueTann·2024-01-19 05:07

GPU：大数据时代的强力引擎

无论是图像识别、语音文字处理、机器翻译（MT），还是自动驾驶、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等行业应用，GPU在大数据存储、清洗、预处理以及大规模并行计算等方面正崭露头角，发挥着关
Imagination官方博客·2024-01-19 00:56

多语言客服系统：企业全球化战略的关键

它通过整合语音识别、机器翻译、自动回复等技术，帮助企业实现与全球客户的无缝沟通。二、多语言客服系统的重要性1.跨越语言障碍：多
一洽客服系统·2024-01-18 06:31

NLP任务中常用的损失函数

损失函数类型适用于：文本分类，情感分析，机器翻译，抽取式问答的有：y,y^y,\hat{y}y,y^分别表示真实和预测值二分类交叉熵损失L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)L(
bulingg·2024-01-18 04:22

Self-Attention

前置知识：RNN，Attention机制在一般任务的Encoder-Decoder框架中，输入Source和输出Target内容是不一样的，比如对于英-中机器翻译来说，Source是英文句子，Target
惊雲浅谈天·2024-01-17 03:23

缓解大语言模型（LLM）幻觉的可行方法探究（课程综述）

幻觉的可行方法探究转载请标明出处，抄袭摘要：2022年11月OpenAI推出能够进行多场景对话的大语言模型ChatGPT，ChatGPT凭借大规模的训练参数、海量的训练数据及强化学习人类反馈在语义理解、语言生成、机器翻译
wavehaha·2024-01-16 21:30

新书速览|数据科学技术：文本分析和知识图谱

文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatG
全栈开发圈·2024-01-16 11:59

NLP（五）命名实体识别（NER）

一，什么是命名实体识别1，命名实体识别简介  命名实体识别（NamedEntityRecognition，简称NER）是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位
TFATS·2024-01-15 17:26

【文本分类】Attention Is All You Need

本文主要基于机器翻译任务来讲述Transformer，近年的论文证明其在图像、文本、音频、视频都可广泛应用。·参考文献：  [1]Atte
征途黯然.·2024-01-15 16:09

【日常聊聊】ChatGPT和文心一言哪个更好用

它们不仅可以帮助我们快速生成高质量的文本内容，还能够在对话生成、机器翻译等任务中发挥重要作用。本文将对C
还在路上的秃头·2024-01-15 14:00
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