model.save:将模型保存为HDF5文件,以便后续加载使用。 6. 实时翻译 最后,使用模型进行实时翻译。 # 加载模型loaded_model=keras.models.load_model('translation_model.h5')# 实时翻译函数deftranslate(input_sequence):prediction=loaded_model.predict(input_sequence)translated_word=decode_text(prediction)# 假设我们...
什么是基于深度学习的机器翻译技术? 基于深度学习的机器翻译技术是利用神经网络的技术来完成机器翻译的任务。其基本思路是,将输入文本序列通过编码器转化为隐藏状态,再通过解码器将隐藏状态转化为输出文本序列。 如何训练基于深度学习的机器翻译模型? 训练基于深度学习的机器翻译模型一般需要大量的样本数据,同时需要选择合适...
基于深度学习的机器翻译流程 翻译 深度 1、董振东先生对机器翻译方法的评价: 基于规则和实例的机器翻译是傻子(依赖一定人工,在匹配规则和模板的情况下翻译质量高,但是系统泛华能力有限),统计和神经机器翻译是疯子(只依赖数据,系统健硕性强,但是精度不稳定且翻译过程难以人工干预)。 2、翻译质量评价: 有参考答案的评价...
在这一领域中,自动语音识别技术(Automatic Speech Recognition,ASR)是其中重要的一环。ASR的主要作用是将人的语音转换为文本或者其他形式的语义表示,可用于实现语音随意输入以及语音命令等应用。而在机器翻译这一应用场景中,基于深度学习的ASR技术则能够提升机器翻译质量,为人们提供更加可靠的翻译服务。 一、自动语音识别...
机器翻译(machine translation, MT)是用计算机来实现不同语言之间翻译的技术。需要翻译的语言通常称为源语言(source language),翻译成的结果语言称为目标语言(target language)。机器翻译即实现从源语言到目标语言转换的过程,是自然语言处理的重要研究领域之一。
翻译服务的重要性随着经济全球化的加速,日益显著.机器翻译相较于人工翻译,成本更低,速度更快,也因此更适应当今时代.神经机器翻译技术使用深度学习方法在平行语料上进行训练并获得翻译模型,已经成为当前主流的机器翻译方法.神经机器翻译快速发展的过程中,一直面临着较多挑战.在诸多挑战中,本文分别在数据稀疏和模型改进两个...
(汉藏)机器翻译的藏汉对齐数据分布单一,领域受限等问题,提出了一种基于自学习和回译的藏汉机器翻译数据增强方法.通过在藏汉神经机器翻译框架内引入大规模的单语数据,交替迭代自学习和回译以增强训练数据,逐步提高了正向和反向模型的性能从而提高了藏汉机器翻译模型通用领域的泛化性能.实验表明,自学习模型和反向翻译模型...
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