METEOR(Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)是另一个评估机器翻译的方法,它考虑了同义词匹配、词干匹配以及词序。 示例: 如果机器输出是 "the pet is on the rug",而参考翻译是 "the cat is on the mat",尽管有些词不完全匹配,但METEOR会认为"pet"和"cat"、"rug"和"mat"之间有某...
这个案例主要是利用tfa框架Sequence to Sequence Model Architecture中的Attention以及Encoder-Decoder方法实现神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT),当然翻译的准确性不可能像BERT之类的那么好,但可以作为一个入门实验,通过这个案例,大家应该对Attention的使用有了更清晰、更全面的认识。 注:本实验全部代码以及数据集...
机器翻译是指将一种语言自动翻译成另一种语言的过程。传统的机器翻译系统通常采用基于规则或统计的方法,但是这些方法的翻译质量和效率都有一定的局限性。近年来,深度学习在机器翻译领域取得了重大的突破,尤其是基于神经网络的机器翻译系统,如谷歌的神经机器翻译(GNMT)和开源的OpenNMT等。 实战课程『深度应用』NLP机器翻译...
ai人工智能TensorflowTransformtransformer机器翻译编码器-解码器模型损失函数优化器学习率调整掩码梯度下降gpu加速模型训练 在本次讲解中,我们专注于使用Transformer模型进行机器翻译任务,具体来说是从葡萄牙语翻译到英语。首先介绍了Transformer模型中编码器和解码器堆叠的层数以及使用128维向量表示每个单词。讲解了全连接层如何...
机器翻译(MT)是借机器之力「自动地将一种自然语言文本(源语言)翻译成另一种自然语言文本(目标语言)」[1]。使用机器做翻译的思想最早由 Warren Weaver 于 1949 年提出。在很长一段时间里(20 世纪 50 年代到 80 年代),机器翻译都是通过研究源语言与目标语言的语言学信息来做的,也就是基于词典和语法生成翻译,...
比如,为了让机器顺利实现中英文之间的翻译,首先需要收集大量中英文双语句对,然后使用计算机从这些双语句对中统计并学习翻译知识。 看到这里你也许会觉得,机器翻译好像也不难,不就是要收集到足够多的词汇和例句吗? 当!然!不!是! 让机器学习翻译知识可不是一件简单的事。
在上个文章中,我们已经简单介绍了NLP机器翻译,这次我们将用实战的方式讲解基于RNN的翻译模型。 0.1 基于RNN的seq2seq架构翻译模型介绍 seq2seq结构 基于RNN的seq2seq架构包含encoder和decoder,decoder部分又分train和inference两个过程,具体结构如下面两图所示: ...
对于机器翻译的研究由来已久,机器翻译走过了基于规则、基于实例、基于统计的模式,如今在神经网络的加持下,迸发出新的活力。机器翻译有很多应用场景,如翻译中心、即时通讯、视频字幕等。通过学习本实战项目课程学生将掌握机器翻译基于 seq2seq attention 的实战实现,并掌握机器翻译的发展和技术要点。
机器翻译概述 机器翻译就是将一种语言翻译为另一种语言。所有机器翻译系统本质上都是基于统计的,我们将总尝试使用非常大的语料库,一般称为平行语料库。在语料库中,有许多句子或段落以不同语言表述。 No.2 深度学习出现之前的机器翻译模型 一、模型概述
机器翻译实战模式有: A.机器翻译+译后编辑 B.译前编辑+机器翻译 C.译前编辑+机器翻译+译后编辑 D.只机器翻译即可 点击查看答案 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号) 你可能感兴趣的试题 单项选择题 小车装载示意图要能体现出“后送先装” A. 对 ...