统计机器翻译为自然语言翻译过程建立概率模型并利用大规模平行语料库训练模型参数,具有人工成本低、开发周期短的优点,克服了传统理性主义方法所面临的翻译知识获取瓶颈问题,因而成为 Google、微软、百度、有道等国内外公司在线机器翻译系统的核心技术。尽管如此,统计机器翻译仍然在以下六个方面面临严峻挑战。 ● 线性不可分:...
机器翻译经历了规则机器翻译、统计机器翻译、神经机器翻译。神经机器翻译通过神经网络直接实现自然语言的相互映射。 •神经机器翻译近年来取得迅速发展,已经取代统计机器翻译成为新的主流技术。 •神经机器翻译在架构、先验知识融合、可解释性等方面仍面临挑战,需要进一步深入探索。 深度学习显著提升了机器翻译的质量,接近...
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。本文将带领大家了解经典的端到端神经网络机器翻译Seq2S...
会中,清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师、智能技术与系统实验室主任刘洋老师做了《基于深度学习的机器翻译》精彩报告。 针对上述机器翻译现状,刘洋老师认为,这种基于神经网络、深度学习的方法面临三个挑战: 第一是知识整合 (Knowledge incorporation)。如何将先验知识整合到神经机器翻译 (NMT) 中? 第二是解释性。
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: ...
16:34 通过深度学习端到端建模MT 18:18 核心问题:条件概率建模 21:41 基本框架:Seq2seq 28:03 基本结构:注意力机制 ...
基于深度学习的机器翻译自动评价方法的研究 科技 计算机技术 机器翻译 深度学习 毕业设计区 发消息 毕业设计请加Q3622420046、2657139232和1501625320,全程淘宝接下来播放 自动连播 基于新大陆云平台物联网的数字温室环境自动调控系统设计 毕业设计区 1160 0 2024 年全国大学生电子设计竞赛自动行驶小车(H 题)proteus...
深度学习是机器学习的一个主流研究方向,是目前国内外最热门的一个邻域。该项目将介绍深度学习的研究背景和历史、当前主流方法,神经网络的反向传播训练方法,一些相关的理论支持,用于计算机视觉的卷积神经网络(CNN),用于处理序列数据(文本和语音)的循环神经网络(RNN),用于生成逼真虚拟数据的生成式对抗网络(GAN)。通过该课...
sentences = [[‘我’, ‘爱’, ‘机器翻译’], [‘我’, ‘爱’, ‘深度学习’]] # 示例句子 创建一个字典来映射每个单词到其索引 dictionary = {w: i for i, w in enumerate([‘我’, ‘爱’, ‘机器翻译’, ‘深度学习’])} # 示例字典 创建数据集和数据加载器 dataset = MyDataset(sentenc...