机器翻译专题
NLP-机器翻译：数据集介绍及预处理
1.8 million的文章超过650k手动编写的文章摘要超过1.5 million 的人工标记的文章，标记包括 人物，地点，组织，标题，主题超过275k使用算法生成标记的文章用于解析xml文件的java工具 语料库中有650k个手动编写的文章摘要，这个可以用于文档摘要生成算法的评估， 参考资料： New York Times Corpus 介绍 （未完待续） The New Yo
【王树森】RNN模型与NLP应用(7/9)：机器翻译与Seq2Seq模型（个人向笔记）
Machine Translation Data 做机器学习任务的第一步都是处理数据，我们首先需要准备机器翻译的数据。由于我们是学习用途，因此拿一个小规模数据集即可：http://www.manythings.org/anki/下面的数据集中：一个英语句子对应多个德语句子，如果翻译的时候能命中其中的一个则算作完全正确。 1. Preprocessing 将大写全部转化为小写去掉标点符号
机器翻译 -- Neural Machine Translation
本文是基于吴恩达老师《深度学习》第五课第三周练习题所做。 0.背景介绍 为探究机器翻译的奥秘，我们首先从日期翻译着手。本程序所需的第三方库、数据集及辅助程序，可点击此处下载。 from keras.layers import Bidirectional, Concatenate, Permute, Dot, Input, LSTM, Multiplyfrom keras.layers i
机器翻译技术学习笔记
由于NL2SQL和知识图谱问答任务的需要，学习了一段时间翻译模型，把经验记载在这篇文章里面。 1、数据越多效果越好？ 不一定 语料质量，领域属性都会对效果有影响 基数小提升显著、基数大提升微弱甚至降低 2、如何构建词表： 3、模型选择： 并行计算能力弱，信息抽取能力弱。 gated cnn position embedding 引入卷积，提高并行化能力 非线性计算
跨语言翻译的突破：使用强化学习与人类反馈提升机器翻译质量
在人工智能领域，知识问答系统的性能优化一直是研究者们关注的焦点。现有的系统通常面临知识更新频繁、检索成本高、以及用户提问多样性等挑战。尽管采用了如RAG（Retrieval-Augmented Generation）和微调等技术，但它们各有利弊，例如RAG在知识内容多的情况下检索成本高，而微调则面临算力成本高和训练效果不稳定的问题。 为了克服这些难题，研究者们开始探索使用强化学习与人类反馈（RL
大神出新品，吴恩达开源机器翻译智能体项目
节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。 针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 合集： 《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布！ 持续火爆！《AIGC 面试宝典》已圈粉无数！ 前段时间，随着 GPT-4o、Sora 的陆续问世，多模态模型在生
AI机器翻译数据预处理步骤
之前在进行机器翻译时，一般除了与句子长度做了长度限制外，几乎没有做任何额外的操作，直接暴力的使用BPE算法对语料进行预处理。接触的都是BPE子词级别的，我们都知道，bpe算法的强大性，30000个子词几乎可以表示词典中所有的单词。但是如果我们要用词级别的翻译，那词典太大了，在机器翻译中词典受限的情况下，很多词就会变为未登录词。为了让词典尽可能的能囊括更多的单词，必须对双语语料进行预处理操作。 关
Python调用各大机器翻译其中阿里云、微软、ChatGPT
一、Python调用阿里云机器翻译api 阿里云机器翻译api的调用比较繁琐，申请过程也较复杂，其翻译质量倒时一般，大家可以有选择地使用以下代码： from alibabacloud_alimt20181012.client import Client as alimt20181012Clientfrom alibabacloud_tea_openapi import models as o
机器翻译常用指标BLEU
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 文章目录 什么是BLEU指标？BLEU指标的原理BLEU的计算公式BLEU指标的Python实现 什么是BLEU指标？ BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）指标是一种评估机器翻译质量的方法，广泛用于自然语言处理领域，特别是在机器翻译任务中。它通过计算机器翻译输出与人工翻译参考之间的相似度来评估翻译质量。B
技术界与翻译界的交锋：机器翻译离我们还有多远？ | 清华AI Time
来源：大数据文摘 本文约4350字，建议阅读7分钟。 机器翻译对于人工翻译而言是威胁还是可利用工具？在多大程度上机器翻译又能帮助普通用户呢？ 作为自然语言处理中一项非常重要的应用，现代意义上的机器翻译概念从上世纪40年代提出至今，经过了几代革新，现已初步实现了多场景的落地和应用。近几年随着机器翻译质量的提高，机器翻译代替人工翻译的声势逐
P1540 [NOIP2010 提高组] 机器翻译题解
题目 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。对于每个英文单词，软件会先在内存中查找这个单词的中文含义，如果内存中有，软件就会用它进行翻译；如果内存中没有，软件就会在外存中的词典内查找，查出单词的中文含义然后翻译，并将这个单词和译义放入内存，以备后续的查找和翻译。 假设内存中有M
第11篇 Fast AI深度学习课程——机器翻译
在上节课程中，我们使用语言模型对IMDB影评进行了情感分析。对于语言模型而言，使用的神经网络是一个seq2seq的网络，即输入和输出均为序列；每输入一个单词，就需输出一个单词，因此输入输出的序列长度是一致的。对于影评分析，是一个由字词序列得到单一分类结果的网络，即为seq2one的网络。本节将介绍由法语到英语的机器翻译，该类型网络也是seq2seq，但与语言模型不同之处在于，其在读入整个字符序列后
微信翻译大型翻车现场？机器翻译到底有哪些不确定性
大数据文摘出品 作者：蒋宝尚、Andy 这两天，微信翻译团队难得的上了次热搜。 事情的发展是这样的。有网友发现，当翻译中带有caixukun的人名拼音时，微信翻译会出现一些奇怪的中文词语，比如? 之后，不仅人名测试开始一发不可收拾，网友们纷纷出动，想要寻找微信翻译的其他彩蛋? 网友们因此大为惊奇，玩得不亦乐乎，以至于这个话题被推上了热搜。 针对相关问题，腾讯微信团队昨天也做出了回应，强
【自然语言处理】seq2seq模型—机器翻译
清华大学驭风计划课程链接 学堂在线 - 精品在线课程学习平台 (xuetangx.com) 代码和报告均为本人自己实现（实验满分），只展示主要任务实验结果，如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主 有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~ 案例简介 seq2seq是神经机器翻译的主流框架，如今的商用机器翻译系统大多都基于其构建，在本案例中，我们将使用由NIST提
免费直播 | Transformer新型神经网络在机器翻译中的应用
机器翻译是自然语言处理领域的皇冠明珠，学术界和产业界的研究人员已经致力于机器翻译研究很多年，从最早的基于规则，到基于统计模型，再到基于神经网络，发展速度是高速倍增的。 近几年机器翻译领域不断取得实质性的新突破，从去年 Google 提出的实现了完全基于 Attention 的新模型—— Transformer 网络架构，使得神经网络翻译模型的效率和精度又上了一个台阶，并在 WMT 2014
今晚8点开讲 | Transformer新型神经网络在机器翻译中的应用
机器翻译是自然语言处理领域的皇冠明珠，学术界和产业界的研究人员已经致力于机器翻译研究很多年，从最早的基于规则，到基于统计模型，再到基于神经网络，发展速度是高速倍增的。 近几年机器翻译领域不断取得实质性的新突破，从去年 Google 提出的实现了完全基于 Attention 的新模型—— Transformer 网络架构，使得神经网络翻译模型的效率和精度又上了一个台阶，并在 WMT 201
【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】（9）机器翻译
今天学习的是机器翻译。 关注我，我会将全部的脑图，在本内容完结的时候，发到资源共享中。 Machine Translation，属于计算机语言学的范畴，利用计算机程序将文字或者演说从一种语言翻译成另一种语言。 使用一种基于语言规则的语法，文字依据语言学的规则来翻译，即1个最合适的目标语言的字词将会替代源语言。 成功的关键：能够优先解决对自然语言的正确认知与辨识。 应用主要场景：
2021-01-24过去十年十大AI研究热点，分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。
专利申请量全球第一！清华人工智能发展报告：国内215所高校成立相关本科专业 发布时间：01-2415:20万象大会年度获奖创作者,东方财富网官方帐号 1月20日，清华大学人工智能研究院、清华-中国工程院知识智能联合研究中心联合发布《人工智能发展报告2020》。 根据人工智能领域在国际顶级期刊和会议过去10年所发表论文，报告评选出过去十年十大AI研究热点，分别为深度神经网络、特征抽取、图
机器翻译后的美赛论文怎么润色
美赛论文的语言表达一直是组委会看重的点，清晰的思路和地道的语言在评审中是重要的加分项。 今天我们就来讲讲美赛论文的语言问题。 我相信有相当一部分队伍在打美赛的时候，出于效率的考量，都会选择先写中文论文，再机翻成英文。 但是这么做是有风险的： 翻译质量的不稳定：机器翻译往往不能准确地捕捉原文的意思，特别是对于那些比较复杂的学术概念和专业术语，机器翻译可能会对文本内容本身产生误解或者转化
机器翻译在各领域的应用
你知道机器翻译有哪些应用领域吗？ 机器翻译在多个领域都有应用场景，最常见的是商业领域。机器翻译在商业领域中的应用如下： 产品说明书：通过机器翻译，用户可以快速获取产品说明书中的内容，提高使用效率。合同翻译：机器翻译可以快速准确地翻译合同文本，降低合同纠纷的风险。新闻报道：机器翻译可以将最新的新闻报道及时翻译成多种语言，方便读者获取信息。邮件翻译：通过机器翻译，可以快速将外文邮件翻译
手把手教你用Keras实现英文到中文机器翻译 seq2seq+LSTM
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_44635691/article/details/106919244 该模型实现的是英文到中文的翻译，下图为了更好展示模型架构借用大佬的图(这里没有用到Embeddings)： 本文完整代码:Github 目录 一、处理文本数据 1.获得翻译前后的句子 2.创建关于 字符-index 和 index -字符的字典 3.对中文和英
探索自然语言处理在改善搜索引擎、语音助手和机器翻译中的应用
文章目录 每日一句正能量前言文本分析语音识别机器翻译语义分析自然语言生成情感分析后记 每日一句正能量 努力学习，勤奋工作，让青春更加光彩。 前言 自然语言处理（NLP）是人工智能领域中与人类语言相关的重要研究方向，随着深度学习和大数据技术的不断进步，NLP在近年来取得了令人瞩目的进展。这些进展使得计算机能够更好地理解和生成人类语言，为搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域的
网课：机器翻译——牛客（题解）
链接：登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网 来源：牛客网 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。 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。对于每个英文单词，软件会先在内存中查找这个单词的中文含义，如果内存中有，软件就会用它进行翻译；如果内存中没有，软件就会在外存中的词典内查找，查出单词的中文含义然后翻译，