机器翻译(machine translation)指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言,基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译(neural machine translation)。 importosimporttorchfromd2limporttorchasd2l 9.5.1 下载和预处理数据集 “Tab-delimited Bilingual Sentence Pairs”数据集是由双语句子对组成的“英-法”数据集,数据...
Dual Learning for Machine Translation:微软的刘铁岩团队2016年在NIPS中提出的一种新的深度学习机器翻译框架。 NMT进行训练时往往需要上千万带标注的数据,但实际上常常面临标注数据不足的情况,特别是对于小语种的翻译,为了解决NMT训练样本不足问题,本文提出了一种对偶学习的模式(dual-learning),让模型自动的从未标记的数...
动手学深度学习(十三) NLP机器翻译 机器翻译和数据集 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 import os os.listdir('/home/kesci/input/') 1. 2. ['...
答案是我们并不知道。最初，机器假定单词“Das Haus”与翻译后的句子中的其他词的关联性都相同。接下来，当“DasHaus”出现在别的句子里，与“house”一词的关联性就会+1。这就是大学机器学习中的经典任务：“单词对齐算法”。这种机器需要两种语言提供数百万的句子，以便收集每个单词的相关性统计数据。那我们怎样...
将深度学习应用于机器翻译任务的方法大致分为两类：仍以统计机器翻译系统为框架，只是利用神经网络来改进其中的关键模块，如语言模型、调序模型等（见图1的左半部分）；不再以统计机器翻译系统为框架，而是直接用神经网络将源语言映射到目标语言，即端到端的神经网络机器翻译（End-to-EndNeuralMachineTranslation,End-...
漫谈RNN之序列建模(机器翻译篇) 1.原理概述 序列学习其实是深度学习中的一个应用非常广泛的概念,例如语音识别、语言建模、机器翻译、机器作曲、机器写稿、自动对话、QA系统等都属于序列学习的领域,今天讲讲解如何运用序列建模的思想来构建一个端对端的机器翻译系统。
【深度应用】NLP机器翻译深度学习实战课程·零(基础概念)随着科技的快速发展,自然语言处理(NLP)和机器翻译已经成为了人工智能领域中的重要分支。而深度学习作为现代NLP和机器翻译的关键技术,正逐渐改变着人们的生活和工作方式。在这篇文章中,我们将深入探讨『深度应用』NLP机器翻译深度学习实战课程·零(基础概念)中的重点...
机器翻译的圣杯是一个黑匣子系统,它通过查看训练数据来学习如何自行翻译。通过统计机器翻译,人们仍然需要构建和调整多步统计模型。 2014年,KyungHyun Cho的团队取得了突破。他们找到了一种方法来应用深度学习来构建这个黑盒系统。他们的深度学习模型采用并行语料库,并使用它来学习如何在这两种语言之间进行翻译而无需任何人...
深度学习在Apache TinkerPop 4.x的应用:机器翻译随着人工智能和大数据的迅速发展,深度学习已经成为了多个领域的关键技术,其中包括机器翻译。Apache TinkerPop 4.x是一个流行的图计算框架,它提供了一个用于处理图数据的强大工具包。本文将探讨如何将深度学习应用于Apache TinkerPop 4.x中的机器翻译。 深度学习与机器翻译...
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...