英文翻译The Science of Die MakingThe traditional method of making large automotive sheet metal dies by model building and tracing has been replaced by CAD/CAM terminals that convert mathematical descripti
本系列将记录一些最近的机器翻译模型，作为笔记，以备日后查看。2、Convolutional Sequence to Sequence Learning 本文提出用卷积网络进行序列到序列模型的建立，针对循环神经网络中现有的时序优势，将卷积网络进行改进，采用pos embedding,多跳attention以及多层卷积等，以将卷积适用于这种时序的场景
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
论文题目：Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate论文地址：http://pdfs.semanticscholar.org/071b/16f25117fb6133480c6259227d54fc2a5ea0.pdfGIF来源：https://jalammar.github.io/visualizing
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
随着Transformer(Vaswani et al, 2017)及其变种(Shaw et al., 2018; Wu et al., 2019)的提出，宽而浅的模型结构在神经机器翻译模型受到偏好，如Transformer big模型使用了6层的编码器和解码器结构以及1024维的隐含层维度信息。但是，深层神经网络模型在基于RNN的GNMT模型以及BERT上得到了有效性验证，那么这种深层结构对于T
一、背景知识机器翻译，Machine Translation，简称MT，是一种运用计算机将一个句子从一种语言翻译成另一种语言的技术，是自然语言处理领域中一项重要的任务。机器翻译最早可以追溯到19世纪50年代的冷战时期，其目的是实现英语和俄语的翻译，但那个时候的技术手段主要是基于规则。之后到90年代才出现了基于统计学的机器翻译技术，而在2010后乘着深度学习的风，神经网络也被大量应用于机器翻译中，并
机器翻译一.主要思想机器翻译的基本原理：简单来说，机器翻译就是将一种语言（一句话或者一段话或者一篇文章，篇章翻译也是机器翻译长期存在的挑战）翻译成另外一种语言，它所面临的挑战主要有三个： （1）译文选择，也就是在翻译一个句子的时候，会面临很多选词的问题，比如中文看，翻译成英文可以是look，watch，read等等，机器翻译系统必须要在结合“看”后面的词的情况下才能做出正确的翻译 （2）词语顺序的
【机器翻译】transformer 2018-05-01 | ML ， app ， nlp ， translation ， 2. 主流model-研究现状 ， 2. NMT ， transformer |
基于seq2seq做一个机器翻译我们将使用PyTorch和TorchText构建一个机器学习模型，从一个序列到另一个序列。 将德语到英语翻译成英语该模型是《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》这篇论文的Pytorch实现 使用Encoder生成上下文向量使用Decoder预测目标语言句子 步骤： &n
近年来，NLP领域发展迅速，而机器翻译是其中比较成功的一个应用，自从2016年谷歌宣布新一代谷歌翻译系统上线，神经机器翻译（NMT，neural machine translation）就取代了统计机器翻译（SMT，statistical machine translation），在翻译质量上面获得了大幅的提高。目前神经机器翻译模型主要分为三种： 1. 一种是以rnn为基础的模型， 一般是LSTM
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
图解 Transformer
在之前的博客《图解机器翻译模型：基于注意力机制的 Seq2Seq》中，我们介绍了注意力（Attention）机制，这也是深度学习模型中一种较为常用的方法。在本篇博客中，我们将介绍一种新的模型 Transformer，一种使用注意力机制来提高模型训练速度的模型。Transformer 是在论文 Attention is All You Need 中首次
AI之机器翻译及相关技术机器翻译和数据集载入需要的包数据预处理分词建立词典载入数据集Encoder-DecoderSequence to Sequence模型模型：训练预测具体结构：EncoderDecoder损失函数训练测试Beam Search例题 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
基于seq2seq的机器翻译
机器翻译是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。
这里，我们将根据源语言输入，自动输出目标语言译文。这是一个典型的序列到序列(sequence2sequence, seq2seq）建模的场景，编码器-解码器（Encoder-Decoder）框架是解决seq2seq问题的经典方法，它能够将一个任意长度的源序列转换成另一个任意长度的目
一、数据处理我的数据集是这样的： 第一列是英文，第二列是对应的法文翻译，第三列是文本来源，所以说第三列是不需要的1.首先是读取数据，把前两列存入数组中，并把前90%的数据作为训练集，后10%的数据作为验证集f=open("fra.txt","r",encoding="utf-8").readlines()
en=[]
fre=[]
data=[]
for l in f:
line=l.st
作者：Mostafa Dehghani 等去年，谷歌发布了机器学习模型 Transformer，该模型在机器翻译及其他语言理解任务上的表现远远超越了以往算法。今天，谷歌发布该模型最新版本——Universal Transformer，弥补了在大规模语言理解任务上具有竞争力的实际序列模型与计算通用模型之间的差距，其 BLEU 值比去年的 Transformer 提高了 0.9。在多项有难度的语言理解
本次BLEU算法的学习参考了东北大学出版的《机器翻译-统计建模与深度学习方法》，代码的学习参考了这篇博客: BLEU算法详解. 目录BLEU算法介绍N-gram 准确率（N-gram Precision）召回率短句惩罚因子（Brevity Penalty, BP）BLEU算法代码实现sentence_bleu语句级的bleu值corpus_bleu语句级的bleu值 BLEU算法介绍目前使用最广泛
近年来，机器翻译有了长足的进步，这是自然语言处理与人工智能的一次重大飞跃。Google的神经翻译机器（Google Neural Machine Translation，简称GNMT）在很多语言上的翻译表现已经接近了人类翻译的水平。本次课程就是介绍Google的GNMT的主要原理和相关技术。背景所谓的机器翻译可以看作是如下这张图：我们的翻译机器就是其中带有问号的黑箱，它的作用就是能够将一个语言的序
（一）注意力机制在“编码器—解码器（seq2seq）”中，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种结构存在着问题，尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为
