机器翻译

举例说明自然语言处理（NLP）技术

以下是一些使用NLP技术的示例：机器翻译：NLP技术可以用于将一种语言翻译成另一种语言。例如，谷歌翻译使用NLP技术来将英语文本翻译成其他语言。文本分类：NLP技术可以用于将文本分类到不同的类别。
代码真的养发·2024-01-05 01:12

65自然语言处理底层技术实现及应用--基于字典的中文分词方法

为机器翻译、文本挖掘、情感分析等任务打好基础。你可能会好奇，为什么一定要先进行分词呢？其实答案很简单，这就像26个字母一样，单个字母并不能表达某个意思，将其组合起来成为一个英文单词才有意义。
Jachin111·2024-01-03 23:02

Transformer

1.学习总结摘要：Transformer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
STRUGGLE_xlf·2024-01-03 19:35

克服幻觉：提升语言模型在自然语言处理中的准确性与可靠性

随着语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）中的应用日益普及，它们在文本生成、机器翻译、情感分析等许多任务中展现出惊人的能力。
一尘之中·2024-01-03 11:58

机器学习-基于attention机制来实现对Image Caption图像描述实验

但在机器翻译等任务中，源语言句子的长度和目标语言句子的长度往往不同，因此我们需要将原始序列映射为一个不同长度的序列。Enco
septnancye·2024-01-03 08:28

大语言模型（LLM）框架及微调 (Fine Tuning)

LLM在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，如机器翻译、文本生成、问题回答等。LLM框架由两个主要步骤组成：预训练和微调。在预训练阶段，模型通过对大规模语料库进行无监督学习来学习语言。
m0_黎明·2024-01-03 01:06

NLP文本情感——SNOWNLP简易版

自然语言生成三阶段：文本规划、语句规划、实现NLP应用领域：机器翻译、情感分析、智能问答、文摘生成、文本分类、舆论分析、知识图谱。
啊金曼·2024-01-02 15:37

使用机器学习进行语法错误检测/纠正

各种模型使人们能够执行机器翻译、文本摘要和情感分析——仅举几个用例。今天，我们将研究另一个流行的用途：我们将使用Gramformer构建一个用于机器学习语法错误检测和纠正的管道。
无水先生·2024-01-02 01:54

MetaMT

在机器翻译任务中，特殊领域的数据集不易收集，限制了神经机器翻译模型的性能，为什么问题重要？利用多个领域域的数据开发稳健的翻译系统
lude·2024-01-01 07:05

一文搞懂Transformers—01（Transformers机制）

Transformer是一种神经网络架构，最初应用在机器翻译领域，但事实证明现在已经可以运用在图像、文本、语音和一些图结构数据，都显示出了这个模型的强大能力。
今天不要熬夜·2024-01-01 00:29

LLM的评价指标

这些基准测试可能包括各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、问答系统、摘要生成、机器翻译等。模型的准确性是通过比较模
samoyan·2023-12-30 19:21

Transformer(seq2seq、self-attention)学习笔记

seq2seq可以解决包括机器翻译、语音识别、语法解析、多标签分类问题等。还
shuyeah·2023-12-30 16:47

举例说明自然语言处理（NLP）技术

机器翻译：NLP技术可以将一种语言翻译成另一种语言，如将中文翻译成英文或英文翻译
m0_黎明·2023-12-30 06:30

Jetson Orin安装riva以及llamaspeak，使用 Riva ASR/TTS 与 Llama 进行实时交谈，大语言模型成功运行笔记

RIVA是一个综合性库，包括：自动语音识别（ASR）文本转语音合成（TTS）神经机器翻译（NMT）（语言到语言的翻译，例如英语到西班牙语）自然语言处理（NLP）服务的集合，例如命名实体识别（NER）、标点符号和意图分类
无证驾驶梁嗖嗖·2023-12-30 06:57

探索深度学习在自然语言处理中的应用

本文将探讨深度学习在自然语言处理中的各种应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等，并分析其优缺点。一、引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。
Corey James·2023-12-30 05:24

NOI / 1.12编程基础之函数与过程抽象 提问07:机器翻译 队列+哈希表

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。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。
龚立涛·2023-12-29 20:38

自然语言处理（第15课 机器翻译3/5)

一、学习目标1.了解统计机器翻译与神经网络机器翻译的区别2.学习RNN、注意力机制实现机器翻译二、统计VS神经网络1.统计：优点：（1）可解释性高，（2）模块随便加，（3）错误易追踪。
komjay·2023-12-29 09:44

举例说明自然语言处理（NLP）技术。

机器翻译：NLP技术可以帮助计算机理解和翻译不同语言之间的文本。Google翻译就是一个使用NLP技术的例子。文本分类：NLP技术可以将文本分为不同的类别。
程序猿～厾罗·2023-12-29 09:08

自然语言处理(第16课 机器翻译4、5/5）

系统融合以一个最简单的例子来说明系统融合，就是相当于用多个翻译引擎得到不同的翻译结果，然后选择其中最好的作为最终结果：不同于分类方法中的系统融合，因为分类方法中，各引擎的输出结果是类别，可以使用投票法（少数服从多数）、取均值等方法，机器翻译的结果是译文
komjay·2023-12-29 09:37

钱难挣，粑粑难吃，人易动怒

一门小语种，翻译成中文，机器翻译一遍，人工再翻译一遍。兼职要求：人工翻译那一栏改的和机器翻译不一样，重合率低。也就是在别人翻译过的版本上调整语序，换一些词，这么个没技术含量的活，价格给的也低，量还大。
不不晚·2023-12-29 06:24

如何直观的理解Transformer模型

Transformer网络，自2017年由谷歌提出以来，因其在机器翻译上的卓越表现迅速在NLP领域崭露头角，吸引了广泛关注。
稻壳特筑·2023-12-29 04:22

PyTorch实战：基于Seq2seq模型处理机器翻译任务(模型预测)

机器翻译的出现，为解决这一问题提供了可能。英译中机器翻译任务是机器翻译领域的一个重要分支，旨在将英文文本自动翻译成中文。本博客以《PyTorch自然语言处理入门与实战》第九章的Seq2se
高斯小哥·2023-12-28 12:41

自然语言处理（NLP）技术

机器翻译
淘金开源·2023-12-28 10:35

ggkegg帮助文档 | 译文一

一、前言本文来自ggkegg使用手册，译文为机器翻译。译文可能与原文有所出入，请查看以原文为主，译文仅提供参考意义。
小杜的生信筆記·2023-12-28 02:41

ggkegg帮助文档 | 译文二

一、前言本文来自ggkegg使用手册，译文为机器翻译。译文可能与原文有所出入，请查看以原文为主，译文仅提供参考意义。
小杜的生信筆記·2023-12-28 02:40

An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networksfor Sequence Modeling

但是最近的研究表明，在音频合成以及机器翻译等任务上，CNN的表现胜过RNN。对
流浪的诗人，·2023-12-27 09:57

跨界于自然语言处理的广泛应用领域

目录前言1图灵测试和ImitationGame2基于数据的NLP应用3Google搜索引擎与在线广告的机制4知识图谱：连接现实世界的实体5智能音箱（虚拟助手）的交互能力6机器翻译：连接全球多语言7情感分析和意见挖掘
cooldream2009·2023-12-27 00:02

举例说明自然语言处理（NLP）技术。

以下是一些常见的NLP技术的例子：机器翻译：将一种语言自动翻译成另一种语言。例如，Google翻译可以将英语翻译成中文或其他语言。文本分类：将文本分为不同的类别。
秋珀·2023-12-26 23:13

海云安发布国内首款融合AI大语言模型（LLM）的源代码检测平台SCAP++

随着这股AI浪潮的兴起，谷歌、微软、百度等公司也纷纷推出了自己的大语言模型，并且在机器翻译、文本摘要、情感分析、对话系统、问答系统等多个领域得到了广泛的应用。
海云安·2023-12-26 06:34

【大语言模型】Transformer原理以及运行机制

它是由谷歌公司提出的一种基于注意力机制的神经网络模型，被广泛应用于机器翻译、问答系统、文本摘要、对话生成等任务。Transformer模型由编码器和解码器两部分组成。
后端研发Marion·2023-12-24 17:18

chatgpt对接qq｜接入手机｜chatgpt对接api

ChatGPT是一种广泛应用于自然语言处理、机器翻译、问答系统等场景中的人工智能技术，它能通过对文本的理解和分析，快速生成相应的自然语言回复。
红匣子实力推荐·2023-12-21 10:05

常见注意力机制原理介绍与对比

1.引言自从2014年Seq2Seq提出以来，神经机器翻译取得了很多的进展，但是大部分模型都是基于encoder-decoder的结构，这就要求encoder对于输入序列的编码能力要足够强，才能确保得到的输入序列的上下文向量能够尽可能地保留输入序列的信息
林ch·2023-12-21 01:03

安全 （机器翻译版本）

SCAP安全指南PCI-DSS配置文件与版本3.2.1一致该SCAPSecurityGuide该项目为RedHatEnterpriseLinux8提供了PCI-DSS(支付卡行业数据安全标准)配置文件，并且已经更新以符合最新的PCI-DSS版本-3.2.1。(BZ#1618528)OpenSSH的重新定义为7.8p1版本该openssh软件包已升级到上游版本7.8p1。值得注意的变化包括：删除了支
培根悖论唠唠嗑·2023-12-20 11:09

一文图解 Transformer，小白也看得懂（完整版）

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。Transformer改进了
Python算法实战·2023-12-19 17:03

自然语言处理（NLP）技术及其案例（代码）

自然语言处理（NLP）技术可以应用于许多领域，以下是几个例子：机器翻译：NLP技术可以将一种语言翻译成另一种语言，如将英文翻译成中文或中文翻译成英文。谷歌翻译和百度翻译就是NLP技术的应用。
Uingll·2023-12-19 04:13

GPT-2 模型 Part (3)

Part3:BeyondLanguageModeling#机器翻译：Summarization：TransferLearning：MusicGeneration：ResourcesTheGPT2ImplementationfromOpenAICheckoutthepytorch-transformerslibraryfromHuggingFaceinadditiontoGPT2
LittleTreeT·2023-12-18 21:49

循环神经网络

B站学习视频1、RNN带时间序列的任务场景（语言识别、生成音乐、情感分析、DNA序列分析、机器翻译）前后关联强，“前因后果”标准神经网络建模的弊端1、输入和输出数据在不同例子中可能有不同的长度2、一个像这样单纯的神经网络结构
hongyuyahei·2023-12-18 17:29

开源 LLM 微调训练指南：如何打造属于自己的 LLM 模型

它可以革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等，成为未来商业环境的重要组成部分。
机器学习社区·2023-12-18 10:25

2020-2021年度第2学期课程回顾总结

目录算法设计与分析计算机网络普通物理机器翻译概要电商案例分析软件质量保证与测试多媒体技术在开始总结前写点乱七八糟的话。昨天去了校门口的药房，真的打咩，无厘头的贵，用了医保还比网上的贵一倍，可恶。
拔牙不打麻药·2023-12-17 09:59

小狐狸GPT付费2.4.9弹窗版学习源码介绍

该源码集成了多个先进的自然语言处理技术，包括预训练、微调、对话生成等，可以应用于多个领域，如机器翻译、文本生成、问答系统等。
骆驼&沙漠·2023-12-17 05:53

Vue3 setup语法糖使用简易教程（下）

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。1.组件1.1组件引用组件在props里直接引入就可在template里直接使用，无需再进行注册。
Mr.Meng_95·2023-12-17 02:43

人工智能自然语言处理：语言之美，算法之智

NLP技术的发展使得计算机能够执行诸如语音识别、情感分析、机器翻译等任务。2.
鳗小鱼·2023-12-17 02:39

超详细！大模型面经指南（附答案）

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，成为未来商业环境的重要组成部分。
深度学习算法与自然语言处理·2023-12-17 02:38

Transformer的了解

Transformer网络架构架构由AshishVaswani等人在AttentionIsAllYouNeed一文中提出，并用于Google的机器翻译任务。
.cheng.·2023-12-16 20:01

无监督机器翻译的一种有效方法

无监督机器翻译的一种有效方法链接：https://arxiv.org/pdf/1902.01313例如，我们在2014年从英语到德语的wmt中获得了22.5分，比以前最好的无监督系统高出5.5分，比2014
考林_0840·2023-12-16 15:14

语言模型及Word2vec与Bert简析

语言模型可以对一段文本的合理性概率进行估计，对信息检索，机器翻译，语音识别等任务有着重要的作用。
沧海之巅·2023-12-16 11:17

第1016期机器学习日报(2017-06-30)

机器学习日报2017-06-30清华大学刘洋：基于深度学习的机器翻译@爱可可-爱生活福布斯：美国Top10人工智能应用案例@专注云计算马毅：低维模型与深度模型的殊途同归@爱可可-爱生活详解PerformanceRNN
ai100_ml·2023-12-16 05:59

机器翻译：跨越语言边界的智能大使

导言机器翻译作为人工智能领域的瑰宝，正在以前所未有的速度和精度，为全球沟通拓展新的可能性。本文将深入研究机器翻译的技术原理、应用场景以及对语言交流未来的影响。
鳗小鱼·2023-12-15 20:45

用Bat文件调用小牛翻译api快速翻译

为了帮助大家更加轻松地调用机器翻译api，本人探索实现了一种可以通过BAT文件来调用机器翻译api，对粘贴板中的文本进行翻译，并将翻译结果保存为txt文件。
PythonFun·2023-12-15 20:30

如何实现免费的文档翻译

一、问题的提出二、文档翻译现状三、如何免费海量文档翻译1.采用CAT工具+机器翻译API法2.采用小牛文档翻译四、学后反思一、问题的提出随着互联网和人工智能技术的飞速发展，在线翻译正在经历着革命性的变化
PythonFun·2023-12-15 20:20
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他