即在训练时,不是以已经翻译出的结果作为输入,而是以句子的ground truth(真实数据)作为输入,进行下一个词的翻译。 机器翻译模型的训练,要用人工标注好标签的语料数据库,这里的ground truth就是指语料库中的数据。语料库中包含大量的双语语料数据,翻译模型可以用其学习到源语言和目标语言之间的对应关系,从而生成准确流...
RASP是一种预训练通用多语言神经机器翻译模型的方法,mRASP的关键思路是随机对齐替换技术(random aligned substitution),它使具有相似含义的多语言的单词和短语在表征空间中更加接近。作者在32个语言对上联合训练一个mRASP模型,只用公共数据集。然后在下游语言对上对该模型进行微调,以获得专门的MT模型。 mRASP采用标准的Tra...
这篇是在【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署之onnx(python)(四)的基础上进行的,要用到文件为: input_words.txt target_words.txt config.json encoder_model-sim.onnx decoder_model-sim.onnx 其中的onnx就是用来转为ncnn模型的,这里借助了onnx这个中间商,所以前面我们需要先通过onnxsim对模型...
随后,美国政府终止了对机器翻译研究的支持,这导致整个产业界和学术界都在回避机器翻译。没有了政府的支持,企业也无法进行大规模资金投入,机器翻译的研究就此受挫。 从历史上看,包括机器翻译在内,很多人工智能的细分领域在那个年代并不受“待见”,其主要原因在于当时的技术水平还比较低,而大家又对机器翻译等技术的期望...
机器翻译模型 Transformer transformer是一种不同于RNN的架构,模型同样包含 encoder 和 decoder ,但是encoder 和 decoder 抛弃 了RNN,而使用各种前馈层堆叠在一起。 Encoder: 编码器是由N个完全一样的层堆叠起来的,每层又包括两个子层(sub-layer),第一个子层是multi-head self-attention mechanism层,第二个子层...
简介:RNNsearch、Multi-task、attention-model...你都掌握了吗?一文总结机器翻译必备经典模型 Attention 2017 年,Google 机器翻译团队发表的《Attention is All You Need》完全抛弃了RNN和CNN等网络结构,而仅仅采用Attention机制来完成机器翻译任务,并且取得了很好的效果,注意力机制也成为了研究热点。大多数竞争性神经序列...
神经网络机器翻译,英文全称Neural Machine Translation,简称NMT,是使用单个神经网络进行机器翻译的方法,这种神经网络称为Sequence-to-sequence,简称seq2seq,下面将对其模型结构以及相关原理展开介绍。 1. seq2seq的结构与基本原理 图1展示的seq2seq的结构,以及测试推理的过程。它是由两个RNN组成,分别作为编码器和解码器...
神经机器翻译模型能翻译200种语言 人工智能产业链上游为硬件设备和数据设备,其中包括芯片、传感器、大数据、云计算服务等,为人工智能提供数据服务和算力支持;中游是人工智能产业的技术核心,包括通用技术、算法模型、开发平台三个方面,涵盖了机器感知、自然语言理解、机器学习、图谱、基础开源框架等核心技术;下游是人工智能的...
本示例会介绍使用 seq2seq 网络来实现机器翻译,同时使用注意力机制来提高seq2seq的效果(尤其是长句)。 图5.24: seq2seq 模型 ▌sequence to sequence 模型 sequence to sequence 模型,或者说seq2seq 模型,由两个RNN 组成。这两个RNN分别叫做encoder 和decoder。encoder 会一个词一个出的读入输入序列,每一步都有...
机器翻译任务的生成过程,通俗来讲就是根据预先训练的模型来翻译源语言句子。生成过程中的解码阶段和上述训练过程的有所差异,具体介绍请见柱搜索算法。 柱搜索算法 柱搜索(beam search)是一种启发式图搜索算法,用于在图或树中搜索有限集合中的最优扩展节点,通常用在解空间非常大的系统(如机器翻译、语音识别)中,原因...