6 机器翻译 机器翻译是一种序列到序列的模型。为了实现对语料的训练 ，需要对应的单词表，即平行语料。机器翻译要将序列处理成定长的向量，然后输入到rnn中（lstm,gru)，然后变成中间向量，再通过decode方式编码输出最大可能的序列，即encoder-> vector->decoder的编解码方式。 语料要通过预处理（清洗，分词，转化成词典，转化成数据集），然后
A COMPARISON OF TRANSFORMER AND LSTM ENCODER DECODER MODELS FOR ASR1.论文摘要在解决asr任务常用的端到端的模型中对比了Trasnformer 和 Lstm 两种模型结构的效果，并得出了以下结论： （1）Transformer 相比LSTM来说训练更加稳定但容易过拟合。 （2）采用两层lstm结构作为Transformer enc
引言：这是一个教程，目的是对机器翻译的基础知识和建模方法进行较为系统的介绍，并在此基础上对机器翻译的一些前沿技术展开讨论（前身为《机器翻译：统计建模与深度学习方法》）。其内容被编纂成书，可以供计算机、人工智能相关专业高年级本科生及研究生学习之用，亦可作为自然语言处理，特别是机器翻译相关研究人员的参考资料。本书用tex编写，所有源代码均已开放。本书共分为四个部分，每部分由若干章节组成，章节的顺序参考
一、理论知识Seq2Seq模型的基本思想：使用一个循环神经网络读取输入句子，将这个句子的信息压缩到一个固定维度的编码中；再使用另一个循环神经网络读取这个编码，将其“解压”为目标语言的一个句子。这两个循环神经网络分别称为编码器（Encoder）和解码器（Decoder），所以也称为 encoder-decoder 模型。解码器部分的结构与语言模型几乎完全相同：输入为单词的词向量，输出为softmax
课程内容概述重要概念和公式回顾机器翻译机器翻译任务中的一些新颖的RNN模型
GRU（Gated Recurrent Units）LSTM（Long Short-Term Memories）内容回顾下图是之前的课程所提到过的一些模型的损失函数。 多层神经网络的前向传播和反向传播过程。 RNN、交叉熵误差、批梯度下降机器翻译早期的机器翻译使用的都是基于规则的方法。后来在上世纪90年代开始，机器翻
No.1机器翻译概述机器翻译就是将一种语言翻译为另一种语言。所有机器翻译系统本质上都是基于统计的，我们将总尝试使用非常大的语料库，一般称为平行语料库。在语料库中，有许多句子或段落以不同语言表述。No.2深度学习出现之前的机器翻译模型一、模型概述1.源语言f:法语2.目标语言e：英语3.模型的概率规则基于贝叶斯公式，普通的贝叶斯公式如下： 而模型中的规则对贝叶斯公式进行了修改，去掉了右侧的分母部
Meta AI所打造的NLLB-200是第一个能对200种不同语言提供先进质量翻译的单一人工智能（AI）模型。Meta AI也建立了全新的评价数据集FLORES-200，并衡量NLLB-200在每种语言中运作的成效，以确认能够提供高品质的翻译内容。相较于以前的先进技术水准，NLLB-200的平均质量高出44%。Meta AI现在正运用源自这个项目的建模技术和学习成果，在Facebook、Insta
一、简介RNN的经典的用例之一就是将文本从一种语言翻译成另一种语言。 过去，这是使用手工制作的功能以及许多复杂的条件来完成的，这些条件花费很长时间才能创建并且理解起来很复杂。 因此，让我们看看RNN如何使生活更轻松，做得更好。二、RNN机器翻译简单模型（编码器-解码器模型） 最简单的想法是使用基本的RNN，如下图所示。 在此图中，展开了RNN，以便更轻松地了解正在发生的事情。这种类型的RNN是对R
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
当你的客户遍布全球，该如何冲破语言阻碍呢？即便借助机器翻译实现本地化，又该如何充分降本增效呢？今天，我们就“全球化企业应该如何选择机器翻译解决方案”这一话题进行一些探讨。早在上个世纪三四十年代，对这两个问题有所思考的科学家们就开始将机器翻译作为研究课题了。到如今，这项技术逐步成熟，应用也越加广泛，各类机翻软件、设备层出不穷。面对这种“乱花渐欲迷人眼”的势头，你的公司该如何挑选最合适的机翻解决方案？
本文主要介绍了用 pytorch 实现Seq2Seq with attention 机器翻译任务，基于我之前写的 pytorch 实现简单的 Seq2Seq 机器翻译任务 。算法理论可以阅读论文“NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE”，也可以参考 我写的论文笔记 。i
文章目录前言数据准备数据下载数据预处理(iwslt14_preprocess_subwordnmt_old_version)模型训练补充补充一：Key error while accessing batch_iterator.first_batch参考 前言笔者尝试复现LaSS工作，由于该工作所做的第一步就是训练一个多语言机器翻译模型，故记录在此，本文主要内容是数据准备的步骤。数据准备实验使用i
机器翻译小结 机器翻译主要是通过计算机将一种语言翻译到其他语言，也就是最基本的序列到序列的问题。传统的机器翻译主要是基于统计的机器翻译，一般能够在精确度上做的比较好，但是在译文流畅度上有很大的不足，往往是只是翻译出对应单词的意思而缺少句子的整体信息。近几年，出现了基于神经网络的机器翻译，在译文流畅度和精确度上均有较好的表现。目前，主流的神经网络翻
自然语言处理入门
（一）从序列到序列的翻译任务'''
https://github.com/bentrevett/pytorch-seq2seq/blob/master/1%20-%20Sequence%20to%20Sequence%20Learning%20with%20Neural%20Networks.ipynb
'''
#coding=gbk
import torch
import to
谷歌一个月前发了一篇论文Attention is all you need,文中提出了一种新的架构叫做Transformer，用以来实现机器翻译。它抛弃了传统用CNN或者RNN的定式，取得了很好的效果，激起了工业界和学术界的广泛讨论。本人的另一篇博客也对改论文进行了一定的分析：对Attention is all you need 的理解。而在谷歌的论文发出不久，就有人用tensorflow实现了T
机器翻译及相关技术机器翻译（MT）是将一种语言转换成另一种语言，语言之间表达一个含义用的词汇量是不同的，之前讲到的RNN、LSTM、GRU【人工智能学习】【十一】循环神经网络进阶里的输出要么是多对多、要么多对一。参考【人工智能学习】【六】循环神经网络里的图。比如翻译“我我是中国人”——>“I am Chinese”，就会把5个字符翻译成3个词，这种前后不等长的问题是机器翻译要解决的问题。下面
目录1.传统翻译模型的不足2.模型实现2.1数据准备2.2编码器2.3位置编码2.4Transformer模块2.5Multi-Head Attention2.6前馈神经网络层2.7解码器2.8解码器的Trnasformer：2.9Seq2Seq模块2.10训练数据1.传统翻译模型的不足目前为止，学习到的翻译模型分别是基于RNN结构的Seq2Seq模型以及基于CNN结构的Seq2Seq模型，但是这
文章目录1 机器翻译及相关技术1.1 机器翻译基本原理1.2 Encoder-Decoder1.3 Sequence to Sequence模型1.4 Beam Search2 注意力机制与Seq2seq模型2.1 注意力机制2.2 注意力机制的计算函数介绍2.3 引入注意力机制的Seq2seq模型3 Transformer3.1 Transformer结构概念3.2 Transformer结构
1.机器翻译概述： 使用计算机将一种自然语言转换成另一种自然语言的过程,机器翻译试图利用计算机来模拟人的翻译能力，因此他也成为人工智能的一个重要分支[1]。 2.机器翻译发展历史 开创期：（1947-1964） 1954年美国乔治敦大学与IBM公司合作，首次完成了英俄机器翻译，展示了机器翻译的可行性，拉开了机器翻译发展的序幕，随后多个国家开始对机器翻译的研究。[2] 低潮期：（1964-1975）
前言本篇博文是笔者学习自然语言处理课程的笔记，首发于公众号NLP学习者机器翻译模型首先简单回顾一下之前说的机器翻译模型，一般的机器翻译模型都由encoder与一个decoder组成，模型图如下：注意力模型Attention如果考虑普通的encoder-decoder模型，我们将会遇到这样的问题，即decoder只接受encoder的最后一个输出作为decoder的输入，所以我们需要在整个解码过程中
