NLP机器翻译全景：从基本原理到技术实战全解析
机器翻译是使计算机能够将一种语言转化为另一种语言的技术领域。本文从简介、基于规则、统计和神经网络的方法入手，深入解析了各种机器翻译策略。同时，详细探讨了评估机器翻译性能的多种标准和工具，包括BLEU、METEOR等，以确保翻译的准确性和质量。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年...
动手学深度学习(十三) NLP机器翻译（下）
Sequence to Sequence模型模型：训练Image Name预测Image Name具体结构：Image NameEncoderclass Seq2SeqEncoder(d2l.Encoder): def __init__(self, vocab_size, embed_size, n...
动手学深度学习(十三) NLP机器翻译（上）
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/&...
NLP教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/242声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为...
清华大学NLP组年末巨献：机器翻译必读论文列表
GitHub 链接：https://github.com/THUNLP-MT/MT-Reading-List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）」的方法。使用机器做翻译的思想最早由 Warren Weaver 于 1949 年提出。时间...
一文看尽深度学习RNN：为啥就它适合语音识别、NLP与机器翻译？
[ 导读 ]本文是机器学习大牛Jason Brownlee系统介绍RNN的文章，他在文中详细对比了LSTM、GRU与NTM三大主流架构在深度学习上的工作原理及各自特性。读过本文，你就能轻松GET循环神经网络在语音识别、自然语言处理与机器翻译等当前技术挑战上脱颖而出的种种原因。 循环神经网络(RNN)...
斯坦福大学 NLP 组开放神经机器翻译代码库
近日，斯坦福大学自然语言处理组（Stanford NLP）发布了一篇文章，总结了该研究组在神经机器翻译（NMT）上的研究信息。在这篇文章中，他们还放出了在多种翻译任务上（比如英德翻译和英语-捷克语翻译）实现了当前最佳结果的代码库（codebase）。除此之外，「为了鼓励再现和增加透明」，他们还放出了...
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