NLP+机器翻译

【Keras】循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种适宜于处理序列数据的神经网络，被广泛用于语言模型、文本生成、机器翻译等。这里，我们使用RNN来进行尼采风格文本的自动生成。
CC‘s World·2023-03-25 00:18

人工智能主要分支

感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：计算机视觉(CV)、【人脸识别】自然语言处理(NLP)【语音识别、语义识别】在NLP领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别
IT之一小佬·2023-03-24 01:33

人工智能主要研究方向

主要分类包括机器翻译、文本分类、知识图谱、文本相似度计算、语音识别、情感计算、自动摘要、聊天机器人等等计算机视觉（CV）：一门研究如何使机器“看
我家住在罗马·2023-03-24 01:56

阿里云渴望“被集成”背后的妥协和无奈

新产品：包括神龙异构超算集群SCC-GN6，适用于无人驾驶、机器翻译自然
何玺·2023-03-23 19:33

透过机器翻译理解Transformer(三) : 理解 Transformer 之旅：跟着多维向量去冒险

编者按：年初疫情在家期间开始大量阅读NLP领域的经典论文，在学习《AttentionIsAllYouNeed》时发现了一位现居日本的台湾数据科学家LeeMeng写的Transformer详解博客，理论讲解+代码实操+动画演示的写作风格，在众多文章中独树一帜，实为新手学习Transformer的上乘资料，在通读以及实操多遍之后，现在将其编辑整理成简体中文分享给大家。由于原文实在太长，为了便于阅读学习
博士伦2014·2023-03-23 08:42

Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

机器翻译机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。输出序列的长度可能与源序列的长度不同。
Crystality·2023-03-23 08:08

透过机器翻译理解Transformer(二): 师傅引进门，修行在个人-建立输入管道

编者按：年初疫情在家期间开始大量阅读NLP领域的经典论文，在学习《AttentionIsAllYouNeed》时发现了一位现居日本的数据科学家LeeMeng写的Transformer详解博客，理论讲解+代码实操+动画演示的写作风格，在众多文章中独树一帜，实为新手学习Transformer的上乘资料，在通读以及实操多遍之后，现在将其编辑整理成简体中文分享给大家。由于原文实在太长，为了便于阅读学习，这
博士伦2014·2023-03-22 20:59

写给非专业的你——帮你在设计上偷懒的7条小建议

下面开始正文了哦，其实我在翻译方面也是才疏学浅，只求尽量避免机器翻译的腔调大概每一位开发者都会不可避免地陷入需要他们做出设计决策的场合，不管他们喜欢与否。
橙珏·2023-03-22 05:53

笔记：Deep Learning for NLP: Advancements & Trends

Note:DL最近在NER、POS、情感分析和机器翻译都取得了很好的结果wordembedding是DL和NLP最众所周知的技术，虽然Wordvec和GloVe并不深，但他们结果常被用来作为DL的输入。
filterc·2023-03-21 13:06

透过机器翻译理解Transformer(一) : 关于机器翻译

编者按：年初疫情在家期间开始大量阅读NLP领域的经典论文，在学习《AttentionIsAllYouNeed》时发现了一位现居日本的数据科学家LeeMeng写的Transformer详解博客，理论讲解+代码实操+动画演示的写作风格，在众多文章中独树一帜，实为新手学习Transformer的上乘资料，在通读以及实操多遍之后，现在将其编辑整理成简体中文分享给大家。由于原文实在太长，为了便于阅读学习，这
博士伦2014·2023-03-21 12:26

中文分词1-传统模型

熟练掌握本课程后不仅可以diy分词任务，还可以扩展到机器翻译，知识问答等其他应用场景，当然也可以自动写对联，自动作诗了。
bearcatty·2023-03-21 07:41

ChatGPT研究(一)——AI平民化的里程碑

前言ChatGPT是一种基于深度学习的语言模型，它可以用来解决自然语言处理(NLP)和机器翻译(MT)相关的问题。
进击的Matrix·2023-03-20 15:16

三、自然语言处理研究内容

1自然语言处理的研究内容机器翻译和问答系统自动文摘和文档分类文字编辑和自动校对语音识别和语音合成2机器翻译和问答系统2.1机器翻译机器翻译（MachineTranslation，MT）：实现一种语言到另一种语言到自动翻译
智享AI·2023-03-20 07:21

自然语言处理

自然语言处理用于拼写检查、关键字检索、文本挖掘、文本分类、机器翻译、客服系统以及负责对话系统。
Angeliaaa·2023-03-20 07:19

阿里算法工程师，编写的Python深度学习入门手册，先睹为快

科幻电影般的世界已经变成了现实—人工智能战胜过日本将棋、国际象棋的冠军，最近甚至又打败了围棋冠军；智能手机不仅可以理解人们说的话，还能在视频通话中进行实时的“机器翻译”；配备了摄像头的“自动防撞的车”保护着人们的生命安全
觞O·2023-03-20 05:21

transformer

transformer结构简介Transformer模型最早是由Google于2017年在“Attentionisallyouneed”一文中提出，在论文中该模型主要是被用于克服机器翻译任务中传统网络训练时间过长
三方斜阳·2023-03-17 09:09

ChatGPT：开启AI新纪元-人工智能AI

其中，自然语言处理技术的应用尤为广泛，人们使用自然语言处理技术来进行语音识别、机器翻译、文本分类等。
lucky-zhao·2023-03-17 07:12

计算机基础知识(二)

3、机器翻译、智能机器人和医疗诊断都属于人工智能应用范畴，在线订票不属于人工智能。4、计算机病毒实
鬼田大人·2023-03-16 10:15

NLP四范式：范式一：非神经网络时代的完全监督学习（特征工程）；范式二：基于神经网络的完全监督学习（架构工程）；范式三：预训练，精调范式（目标工程）；范式四：预训练，提示，预测范式（Prompt工程）

自然语言处理历史悠久，早在1949年的时候，美国人威弗就提出了机器翻译设计方案，可以视为自然语言处理领域的开端，此后自然语言处理在不断的发展，在上世纪该领域的方法主要是基于规则的方法和基于统计学的方法，
u013250861·2023-03-16 07:02

02-seq2seq原理与实践

目录原理部分机器翻译发展历史Seq2Seq网络基本架构Seq2Seq网络应用Seq2Seq存在的问题Attention机制实践部分任务1：数据预处理编码层与词向量完成解码模块模型迭代任务2：数据预处理使用构建好的词向量完成解码操作任务总结在进行学习
HsuanvaneCHINA·2023-03-15 18:20

秦淮河润我身心灵

图片发自App今年的端午节特别有意义，因为我来到了六朝古都南京，来参加著名的徐敬东老师的NLP+催眠+时间线的课程。上课地点，在具有历史气息的中山陵，环境极其秀丽。
junyonma·2023-03-15 12:06

【无标题】

设计一种新的注意力机制，可以参考机器翻译领域对注意力改进的一些技术，新的注意力机制
石头猿rock·2023-03-15 08:30

数学之美

计算机的的底层逻辑是数值转换，知道是0与1，看书时才知道统计被广泛应用于机器翻译、语音识别、印刷体或手写体识别、拼写纠错、汉字输入和文献查询。对于搜索、密码学、汉字拼音、反垃圾邮件等均是基于数学之上。
六如虫子·2023-03-14 19:31

从语言模型到ChatGPT：大型语言模型的发展和应用

前言为获取最佳阅读格式体验，建议访问个人博客：从语言模型到ChatGPT：大型语言模型的发展和应用|JMXBlog大型语言模型（LLM）是指能够处理大量自然语言数据的深度学习模型，它已经在自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域中展现出了巨大的潜力
JMXGODLZ·2023-03-14 09:32

深度学习之序列模型

机器翻译：输入输出都为序列。视频行为识别：输入为序列。命名实体识别：输入输出都为序列。2.Notation数学符号下
你要好好学习呀·2023-03-13 17:09

Vuejs 3.0 正式版发布！代号：海贼王（One Piece）

Vuejs3.0在北京时间2020年9月19日凌晨，终于发布了3.0版本，代号：OnePieceimage.png以下为VuejsRelease3.0机器翻译文章，原文v3.0.0OnePiece。
全栈弄潮儿·2023-03-13 16:24

深度学习下的自然语言处理综述（二）

上一次我的综述介绍到序列生成技术，这次继续介绍自然语言处理中的另外两个重要的方面：机器翻译和对话系统。
我很配·2023-03-13 04:25

自然语言理解的进展

自然语言理解的应用主要有机器翻译，机器客服以及智能音箱等。自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点，所以NLU的表现至今还不如人类。
hyhchaos·2023-03-13 00:27

STEP-5：Pytorch-机器翻译Seq2Seq

感谢伯禹学习平台，本次学习将记录记录如何使用Pytorch高效实现网络，熟练掌握Pytorch的基础知识,记录不包含理论知识的细节展开。SequencetoSequence模型:Encoder-Decoder结构训练预测具体结构：ImageNameEncoder-Pytorch实现importtorchimporttorch.nnasnnclassSeq2SeqEncoder(nn.Module)
可恶小林子·2023-03-11 12:45

人工智能-李开复 王咏刚

第一章人工智能来了1、无处不在的AI智能助理、新闻推荐和新闻撰稿、机器视觉、AI艺术、新一代的搜索引擎、机器翻译、自动驾驶、机器人AI是对环境的感知，作出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序PS：越是追求和人的外貌一样
羊倌sage·2023-03-10 22:21

亚马逊机器翻译框架-训练说明文档

英文版本地址：https://awslabs.github.io/sockeye/training.htmlTraining[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-UbJxLnTC-1575711469237)(/images/photo/dockeye.png)]数据表示Sockeye在训练时间可以凭借--source以及--target命令行，按行来读取平
Hug蜗牛·2023-03-09 07:44

关于bert的那些面试问题

针对句子语义相似度/多标签分类/机器翻译翻译/文本生成的任务，利用BERT结构怎么做fine-tuning？BERT应用于有空格丢失或者单词拼写错误等数据是否
闫晟·2023-03-09 07:08

MXNet的机器翻译实践《编码器-解码器(seq2seq)和注意力机制》

机器翻译就是将一种语言翻译成另外一种语言，输入和输出的长度都是不定长的，所以这里会主要介绍两种应用，编码器-解码器以及注意力机制。编码器是用来分析输入序列，解码器用来生成输出序列。
寅恪光潜·2023-03-09 07:33

生物学思维~稀有事物~16&17

作者在本节继续讲解复杂系统产生的第四大原因~稀有事物，就像一个稀有到只出现过一次的单词，一句不符合语法的俚语，都会给机器翻译系统带来麻烦一样，稀有事物在其他各个系统也会造成不得不弥补的复杂情况。
Carreybook·2023-03-09 03:58

ChatGPT可以作为一个翻译器吗？

论文地址：https://arxiv.org/abs/2301.08745.pdf背景自从OpenAI2022年11月30日发布ChatGPT以来，基本上把NLP所有任务大统一了，那么在机器翻译的表现到底如何呢
wshzd·2023-03-08 21:56

Vue3 setup语法糖勾子函数使用简易教程（上）

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。
Mr.Meng_95·2023-03-01 10:04

我在京东做研发 | 从好玩到好用，爆火ChatGPT前沿分享

2006年中科院自博士毕业后，先后在日本国立信息通信研究机构、英国爱丁堡大学、索尼中国研究院从事自然语言处理相关研究工作，主要聚焦自然语言处理、人机对话、语音识别、机器翻译等前沿技术研究和产品研发，取得了诸多技术突破
·2023-02-24 18:58

自然语言处理(NLP)之跳字(元)模型＜skip-gram＞与连续词袋模型＜continuous bag of words＞

自然语言处理应用非常广泛，比如机器翻译、问题回答、文本语义对比、语音识别、自动文摘、写论文与判断论文是否抄袭等等，为了将这些应用做好，很关键的就是数学在其中的作用。
寅恪光潜·2023-02-24 07:56

6 大经典机器学习数据集，3w+ 用户票选得出，建议收藏

内容一览：本期汇总了超神经下载排名众多的6个数据集，涵盖图像识别、机器翻译、遥感影像等领域。这些数据集质量高、数据量大，经历人气认证值得收藏码住。
HyperAI超神经·2023-02-24 07:44

一文看懂 NLP 里的模型框架 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq

它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。本文将详细介绍Encoder-Decoder、Seq2Seq以及他们的升级方案Attention。什么是Encoder-Decoder？
weixin_43612023·2023-02-22 07:52

注意力机制Attention Mechanism：从Seq2Seq到BERT

目录前言注意力机制的发展LSTM和GRULSTM和LSTMcellBiLSTMGRU(待更新)Seq2seq机器翻译的例子encoderdecoderSeq2seq+AttentionAttention
November丶Chopin·2023-02-22 07:21

Chat GPT应用

它可以用于各种自然语言处理任务，例如对话系统、文本生成、机器翻译等等。ChatGPT的预训练过程涉及对大量文本数据进行学习，使其
微笑伴你而行·2023-02-21 10:24

6 大经典机器学习数据集，3w+ 用户票选得出，建议收藏

内容一览：本期汇总了超神经下载排名众多的6个数据集，涵盖图像识别、机器翻译、遥感影像等领域。这些数据集质量高、数据量大，经历人气认证值得收藏码住。
·2023-02-20 14:34

2023美赛建模C题：预测Wordle结果 - 思路分析

C题：预测Wordle的结果(赛题刚出，用的机器翻译，先凑合的看)背景Wordle是《纽约时报》每日推出的一款很受欢迎的拼图游戏。
建模君Assistance·2023-02-20 07:16

未来已来--人工智能客服机器人

人工智能的主要应用技术包括自然语言处理类技术（包括机器翻译、文本挖掘、情感分析）、语音类技术（语音识别、语音合成等）和视觉类技术（包括生物识别、图像识别、视频识别等）。
轻雨科技·2023-02-18 07:02

基于Transformer实现文本分类（Keras/TensorFlow）

常常被用来做机器翻译，Enc
白马负金羁·2023-02-17 21:55

NLP顶会近三年小众研究领域

ACL2022编码器和解码器框架、自然语言生成、知识i神经元、抽取式文本摘要、预训练语言模型、零样本神经机器翻译等。2021新闻标题生成任务等。
big_matster·2023-02-17 12:41

使用注意力机制的seq2seq

注意力机制在NLP中的应用，是早期工作之一1.为什么使用注意力机制①在机器翻译的时候，每个生成的词可能相关于源句子不同的词②语言翻译的时候，中英文存在倒装句，几个相同意思的句子中的词的位置可能近似的对应
钟楼小奶糕6·2023-02-16 22:48

LSTM之父重提30年前的「快速权重存储系统」：线性Transformer只是它的一种变体...

作者｜陈萍、维度来源｜机器之心来自瑞士人工智能实验室、亚琛工业大学的研究者建立了线性（核）注意力与快速权重存储系统之间的内在联系，并提出更新规则，在合成检索问题、机器翻译、语言模型等实验上性能优越。
PaperWeekly·2023-02-16 22:46

【论文/视频学习】Attention Is All You Need

摘要主流的序列转换模型（例如机器翻译）主要依赖于复杂的CNN或RNN，网络架构有encoder和decoder，并且有着注意力机制。Transformer是一个简单的模型，只依赖注意力机制。
Shackles Lay·2023-02-16 21:58
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