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102个模型、40个数据集，这是你需要了解的机器翻译SOTA论文

机器翻译一直是非常吸引研究者的「大任务」，如果某些方法被证明在该领域非常有效，那么它很可能可以扩展到其它问题上。例如 Transformer，它出生于机器翻译家族，却广泛应用于各种序列建模任务。其实机器翻译也走过一条漫漫长路，从早期基于规则与实例的方法，到基于统计的机器翻译，再到目前基于深度神经网络...

脑机接口利器：从脑波到文本，只需要一个机器翻译模型

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！编者按：本文来自微信公众号“AI科技评论”（ID:aitechtalk），36氪经授权发布。作者 | 贾伟编辑 | 蒋宝尚机器翻译真的是万能的，不仅能够写诗、对对联、推导微分方程，还能够读取脑波...

官方 | 从机器翻译到阅读理解，一文盘点PaddlePaddle九大NLP模型

自然语言处理（NLP）主要是研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。基于神经网络的深度学习技术具有强大的表达能力、端到端解决问题的能力，因而在NLP任务的应用上越来越广泛和有效。近日，百度PaddlePaddle开源了语义表示模型ERNIE，在多个中文NLP任务上表现超越了谷...

【论文推荐】最新十篇机器翻译相关论文 - 自适应机器翻译综述，结构化预测，双向神经机器翻译，图编解码模型，英日机器翻，上下文感知

10. 普通话中基于音节的序列 - 序列语音识别的基于音节的序列 - 序列语音识别作者：周世宇，林浩东，许旭，许波由INTERSPEECH2018接受机构：中国科学院大学摘要：基于序列注意的模型最近在自动语音识别（ASR）任务中显示出非常有希望的结果，该任务将声学，发音和语言模型集成到单个神...

一窥谷歌神经机器翻译模型真面貌，其底层框架开源！

去年，谷歌发布了 Google Neural Machine Translation (GNMT)，即谷歌神经机器翻译，一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的模型。现在，它已经用于谷歌翻译的产品系统。虽然消费者感受到的提升并不十分明显，谷歌宣称，GNMT 对翻译...

对抗神经机器翻译：GAN＋NMT 模型，中国研究者显著提升机翻质量

今天介绍的是中山大学、中国科技大学、微软亚洲研究院与广东省信息安全技术重点实验室合作完成的一项研究。第一作者 Lijun Wu 来自中山大学数据与计算机科学学院，二作 Yingce Xia 是中国科技大学，Li Zhao、Fei Tian、Tao Qin 都属于微软亚洲研究院，Jianhuang ...