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。 本次课程经过剪辑后的...
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在本章中,我们将训练一个人工智能(Artificial Intelligence,AI)模型,用于实现两种语言之间的翻译。具体来说,我们将训练一个机器翻译模型,用于将德语句子翻译成英语句子。同时,本章所构建的模型适用于任意两种语言的互译。本章主要包括以下内容:机器翻译系统架构; 语料库预处理; 训练机器翻译模型; 测试及翻译。
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Python-Tensorflow2.0项目实战-SequencetoSequence结合注意力机制实现机器翻译 标签: 项目实战 tensorflow 深度学习 lstm Attention NLP目录 一、模型介绍 二、数据源及模型目的 三、模型实战 3.1 导入相关库 3.2 模型架构及数据预处理 3.3 SequenceToSequence + Attention机制的实现 3.4 损失函数的构造及模型训练 3.5 ...