NLP+机器翻译第20页

NLP 简介

这项技术对于许多应用非常重要，例如语音识别、机器翻译、自然语言问答和文本分类。NLP的基本任务包括词法分析、句法分析和语义分析。

LightningInSky·2023-01-16 12:58

opennmt-py+sentencepeice+ctranslate2训练及部署机器翻译模型

机器翻译模型训练步骤运行环境：ubantu或centos,python3.6以上tip：本人在撰写这个的时候是python小白+深度学习小白所以有些地方写的比较细致，前几年写的了一直没发出来，有什么问题欢迎留言交流

陈仙女歪歪技术分享·2023-01-14 20:31

【赠书】熊德意老师的一部不止于技术的神经机器翻译“百科全书”

2022年7月，Meta（原Facebook）AI发布了一个大规模机器翻译模型NLLB-200，该模型在神经网络架构上混合了稠密和稀疏神经网络，参数规模达545亿，在覆盖202种语言、2440个语向的180

zenRRan·2023-01-14 15:20

echarts 柱状图颜色及渐变色设置

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。如果给柱状图设置颜色，我们执行在option中传入color字段的一个数组。

Mr.Meng_95·2023-01-14 04:42

vue3 获取ref里Proxy里的数据

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。描述在vue3时，请求回来的数据，例如通过res.data.data拿到了一个数组对象格式的数据。

Mr.Meng_95·2023-01-14 04:11

RNN原理及输入输出

常用于语言识别、机器翻译、视频分析、生成图像描述的等。RNN主要用于时序类数据的处理，在文档分类、机器翻译、文本情感分析、文本预测等有着重要

ciaowzq·2023-01-13 10:56

机器翻译（MT）评价指标

BLEUBLEU总体思想就是准确率，假如给定标准译文reference，神经网络生成的句子是candidate，句子长度为n，candidate中有m个单词出现在reference，m/n就是bleu的1-gram的计算公式。BLEU还有许多变种。根据n-gram可以划分成多种评价指标，常见的指标有BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4四种，其中n-gram指的是连续的单词个数为n

sunghosts·2023-01-13 08:49

【NLP】自然语言处理－第五节自动理解自然语言

第五节自动理解自然语言目录1简介2词义消岐3指代消解4自动生成语言5机器翻译6人机对话系统1简介我们一直在各种文本和Python编程语言的帮助自下而上的探索语言。

Nibiruhhg·2023-01-12 16:45

AllenNLP系列文章之四：指代消解

指代消解不但在信息抽取中起着重要的作用，而且在机器翻译、文本摘要和问答系统等应用中也

sparkexpert·2023-01-12 11:21

Seq2Seq与Attention机制

Seq2Seq与Attention机制Seq2Seq Seq2Seq即SequencetoSequence，是一种时序对映射的过程，实现了深度学习模型在序列问题中的应用，其中比较突出的是机器翻译和机器人问答

jeremysun1224·2023-01-12 10:05

Seq2Seq增加attention机制的原理说明

文本参考:Pytorch实现Seq2Seq（Attention）字符级机器翻译_pytorchseq2seq_孤独腹地的博客-CSDN博客https://github.com/datawhalechina

benben044·2023-01-12 10:03

使用Paddle2.0构建一个经典的文本生成模型GPT-2

引入GPT-2是一种基于transformer的大型语言模型，是一个经典的文本生成模型该模型可以生成连贯的文本段落，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务本次就介绍一下如何使用Paddle2.0

jm_12138·2023-01-12 10:13

Transformer

Seq2Seqmodel)有以下几种类型：input跟output的长度一样;output只是一个label或者class;甚至不确定output多长,由机器决定output长度;有以下几种应用：包括语音识别，机器翻译

秀得水乱流·2023-01-11 16:48

encoder decoder模型_Pytorch学习记录-Transformer（数据预处理和模型结构）

这个项目主要包括了6个子项目~~使用神经网络训练Seq2Seq~~~~使用RNNencoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译~~~~使用共同学习完成NMT

weixin_39815310·2023-01-11 14:33

字节跳动 AI Lab 火山翻译在 WMT2022 非洲语向任务夺得桂冠

在过去的几年里，低资源语种的机器翻译质量得到了很大提升，这得益于多语

字节跳动技术团队·2023-01-11 07:21

论文浅尝 - ICLR2020 | 具有通用视觉表示的神经机器翻译

id=Byl8hhNYPS代码链接：https://github.com/cooelf/UVR-NMT简介和动机近年来，不少工作已经证明了视觉信息在机器翻译（NMT）这个任务上面是帮助的，但是这种模型存在着不少的限制

开放知识图谱·2023-01-11 02:58

腾讯云大学大咖分享 | 自然语言处理技术（NLP）究竟能做些什么？

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，缩写作NLP）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，被广泛应用于聊天机器人、机器翻译和搜索引擎等场景。

qwefgh123321·2023-01-11 00:29

Seq2Seq

Seq2Seq最早是用来做机器翻译的。

weixin_44522477·2023-01-10 11:06

NLP系列项目三：Seq2Seq+Attention完成机器翻译

本项目尽可能复现Luong的attention模型，数据集小，只有一万多个句子的训练数据，所以训练出来的模型效果并不好。如果想训练一个好一点的模型，可以参考下面的资料。课件cs224d论文LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslationEffectiveApproachestoA

lyj157175·2023-01-10 10:52

深入浅出对话系统——自己实现Transformer

引言我们在上篇文章中学习了的Transformer库，为了更好地理解Transformer，本文通过PyTorch实现一个Transformer，并完成中英文机器翻译任务。

愤怒的可乐·2023-01-10 10:20

自然语言处理NLP学习笔记

例子：传统的机器翻译，给出12组翻译对

kww_·2023-01-09 12:00

【笔记】GPT

非常相似，把语言模型直接迁移到具体的NLP任务中，因此，更容易迁移学习；不过也有弊端，这种将结构带入下游任务中的模式，不一定对每个任务都适用，GPT主要还是针对分类任务和标注性任务，对于生成任务，比如机器翻译

Finks_chen·2023-01-09 09:27

前后端的身份认证以及登陆

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_95·2023-01-08 16:05

计算机导论笔记

计算机导论计算机历史计算机发展历史中标志性事件知识普及计算机类型智能手机摩尔定律人机交互界面计算机主要技术指标计算机新技术志愿者计算项目编程语言低级程序语言时期高级程序语言时期（万物基于C）主流公司软件开发所用语言知识拓展（Android应用）程序运行的硬件环境程序运行的操作系统环境计算思维机器翻译

QLUGCL·2023-01-08 09:14

常用NLP标注工具简单介绍

https://github.com/jiesutd/YEDDADoccano：（2019）(可以在windows上装)我自己用的这个很好用支持命名实体识别，情感分类，机器翻译任务，界面比较友好。

mjiansun·2023-01-07 19:28

transform中的token理解（单词或词语的标记）

叫每一个单词为token，然后有一个标注句子语义的标注是CLS，在CV中就是把图像切割成不重叠的patch序列（其实就是token）就是说之前的attention大多使用在seq2seq任务中，例如在机器翻译中

Pengsen Ma·2023-01-07 09:13

医疗NLP实践与思考

医疗NLP实践与思考深度学习技术在许多医学问题上取得成功：医学图像分类和分割：CNN文本中信息抽取、疾病预测：CNN、RNN、transformer病患语音识别和机器翻译：RNN、Seq2Seq体征检测和疾病风险评估

Necther·2023-01-06 16:04

后端返回base64格式数据转excel格式文件并下载

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_95·2023-01-06 16:01

人工智能OCR文字识别研究

1研究背景人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、

游刃有餘·2023-01-05 22:21

python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译

在本文中，我们将看到如何创建语言翻译模型，这也是神经机器翻译的非常著名的应用。最近我们被客户要求撰写关于NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。

拓端研究室TRL·2023-01-05 10:49

Transformer结构与论文解读

残差连接及归一化FFNtransformer架构是Google团队在17年6月提出的NLP经典之作，由AshishVaswani等人在2017年发表的论文AttentionIsAllYouNeed中提出，最早使用在机器翻译中

helluy·2023-01-04 20:07

一文读懂文本处理中的对抗训练

一文读懂文本处理中的对抗训练本作作者：追一科技算法研究员Leo,算法工程师WenZe背景与研究意义深度学习技术的快速发展，大幅提升了众多自然语言处理任务（比如文本分类，机器翻译等）的效果，越来越多的深度学习模型被用于现实生活中

追一科技·2023-01-04 11:48

PaperWeekly 第十二期---文本摘要

传统的文本摘要方法，不管是句子级别、单文档还是多文档摘要，都严重依赖特征工程，随着深度学习的流行尤其是seq2seq+attention模型在机器翻译领域中的突破，文本摘要任务也迎来了一种全新的思路

weixin_33824363·2023-01-04 08:41

mac 10.13.6 及其他版本安装MySQL和MySQL Workbench

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。以下方法虽然可以安装mysql与mysqlworkbench，但是得安装低版本的，低版本功能不够完全，所以我推荐先升级。

Mr.Meng_95·2023-01-04 02:08

mac 10.13.6 升级至10.14.6再升级至12.4

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。10.13.6安装mysql与mysqlworkbench，虽然可以安装。

Mr.Meng_95·2023-01-04 02:34

IS 2022 | 字节AI Lab联合南科大提出：利用伪标注数据提升端到端S2ST

机器翻译的研究致力于打破不同语言使用者交流的壁垒，追求更流畅的沟通。文本翻译一直是机器翻译的主要工作方向，然而现在的信息表达方式更加多样化，单纯文本的翻译难以满足多样化的场景需求。语音是人

TechBeat人工智能社区·2023-01-03 22:13

《Show and Tell: A Neural Image Caption Generator》笔记

CVPR2015在《ShowandTell:ANeuralImageCaptionGenerator》1这篇文章中作者将机器翻译中的“Encoder+Decoder”的模式应用到图像描述中，也就是用一个

王权大宝·2023-01-03 18:27

【论文阅读笔记】Show and Tell: A Neural Image Caption Generator.

当时的办法是依次解决每个子问题然后合在一起来生成图像描述，而这篇论文受到机器翻译模

little06960·2023-01-03 18:47

循环神经网络 (处理时序型数据)

它被广泛应用在语音识别、机器翻译、人名识别、文本生成等任务上。这些任务要处理的都是时序型的数据，一言以蔽之，这些时序型数据有着输入是不定长度的，输入的上下文是由关联的的特征。

chikily_yongfeng·2023-01-03 13:13

文本数据处理

（此处指代文本）按一定的方式组织起来，根据用户的需求将相关信息查找出来信息抽取将文本中包含的结构化或非结构化的信息抽取出来，组成类似表格的形式自动问答用准确、简洁的自然语言回答用户以文本形式提出的问题机器翻译一种自然语言文本自动转换为另一种自然语言文本自动摘要从一份或多

小孩不要怕·2023-01-03 13:42

numpy.concatenate函数用法

..),axis=0,out=None,dtype=None,casting="same_kind"，其中第一个参数是用户输入的矩阵，这些输入的矩阵必须要在将要合并的对应的轴上有相同的形状，官方文档的机器翻译

houyushui·2023-01-03 13:23

【免费福利】零AI基础，如何搭建聊天机器人：技术架构剖析

从网页公开数据的分析和抽取、情感分析、机器翻译、智能客服、问答系统到聊天机器人，它的重要性不言而喻。今天我们来探讨一下自然语言处理领域最有趣的话题-聊天机器人技术。

视学算法·2023-01-03 11:27

Seq2Seq Model（序列到序列模型）

Seq2Seq是自然语言处理中的一种重要模型，可以用于机器翻译、对话系统、自动文摘。1Seq2Seq模型结构我们提到在Seq2Seq的模型中包括了Encoder和Decoder两个部分。

菅田将暉_·2023-01-03 09:18

序列到序列学习（seq2seq，BLEU）

机器翻译中的输入序列和输

流萤数点·2023-01-03 09:16

深度学习训练与推理---台式、便携式、机架式、集群硬件配置推荐2022

21世纪计算机最大挑战—深度学习、人工智能，它帮助更多领域的应用研究获取质的进展，计算机视觉、语音识别、自动机器翻译、自动驾驶汽车、药物发现、生物信息、医学诊断、视频游戏、围棋、智能电网…不怕千招会，就怕一招绝

於無聲處聽驚雷·2023-01-03 09:10

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·2023-01-03 08:59

AAAI 2018 论文 | 蚂蚁金服公开最新基于笔画的中文词向量算法

导读：词向量算法是自然语言处理领域的基础算法，在序列标注、问答系统和机器翻译等诸多任务中都发挥了重要作用。

stay_foolish12·2023-01-02 20:00

10.9_seq2seq

以机器翻译为例，输入可以是一段不定长的英语文本序列，输出可以是一段不定长的法语文本序列，例如英语输入：“They”、“are”、“watching”、“.”法语输出：“Ils”、“regardent”、

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:52

10.12_machine-translation

10.12机器翻译机器翻译是指将一段文本从一种语言自动翻译到另一种语言。因为一段文本序列在不同语言中的长度不一定相同，所以我们使用机器翻译为例来介绍编码器—解码器和注意力机制的应用。