【机器翻译】transformer 2018-05-01 | ML ， app ， nlp ， translation ， 2. 主流model-研究现状 ， 2. NMT ， transformer |
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
机器翻译1.定义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。2.code 实现## 机器翻译定义
"""
主要是将一段文本从一种语言自动翻译成另外一种语言
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
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import os
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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）
关于翻译类app很多，那么在众多的翻译类app中，哪些可以值得一试，通过组员们以下分析，你讲知道一二。 组员A谷歌翻译：它的工作原理Google 翻译生成译文时，会在数百万篇文档中查找各种模式，以便为您决定最佳翻译。Google 翻译通过在经过人工翻译的文档中检测各种模式，进行合理的猜测，然后得出适当的翻译。这种在大量文本中查找各种范例的过程称为“统计机器翻译”。由于译文是由机器生成的，
machine translationmachine translation是机器自行进行翻译，不需要人类干预。课堂中涉及两个名词：FAHQMT(Fully Automatic High Quality Machine Translation)， FAMT(Fully Automatic Machine Translation)。Human Aided Machine Machine Transl
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
1 简介本文主要讲机器翻译时如何更好的进行汉字分割。本文参考2008年《Optimizing Chinese Word Segmentation for Machine Translation Performance》翻译总结。基于基本的机器翻译结果分析，我们发现下面文字分割有利于机器翻译： 1）基于特征的分割，比如支持向量机、条件随机场（CRF），有非常好的表现。主要是其一致性。而上下文分割方法
双语评估替换分数（简称BLEU）是一种对生成语句进行评估的指标。完美匹配的得分为1.0，而完全不匹配则得分为0.0。这种评分标准是为了评估自动机器翻译系统的预测结果而开发的，具备了以下一些优点：计算速度快，计算成本低。容易理解。与具体语言无关。已被广泛采用。BLEU评分是由Kishore Papineni等人在他们2002年的论文BLEU a Method for Automatic Evalua
不久前，一个实时翻译视频风靡网络，视频中两名分别说着英语和西班牙语的人借助Skype软件的实时翻译功能竟然实现了无障碍交流。这种之前只在科幻片中存在的场景如今已成现实，而这一切都得益于机器翻译技术。那么什么是机器翻译呢？机器翻译（machine translation），又称为自动翻译，是利用计算机把一种自然语言转变为另一种自然语言的过程。机器翻译的实现方法随着科技和社会经济的快速发展，全世界的互
Transformer属于seq2seq模型，解决输入时序列，输出也是序列，并且输出长度由机器自己决定的问题。一、seq2seq的应用语音识别：输入声音讯号，输出对应的文字机器翻译：输入一段英文，输出对应的一段中文语音翻译：将听到的一段声英语，翻译成中文字语音合成：输入一段文字，输出对应的语种声音翻译聊天机器人提取文章的摘要对于不同的任务，应该客制化对应的seq2seq模型，这样效果更好。二、tr
学习笔记——BLEU：一种应用于机器翻译的Metric在文本生成任务中，机器翻译的出的句子各种各样那如何去评价不同翻译结果的好坏呢？2002年IBM提出一个重要评价指标Bleu，该论文引用近万，发表于ACL。原文题目是“BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation”，是NLP从业者的必读文章之一。这篇笔记就从原理介绍，
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 文章目录BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingAbstract1.Introduction2 Related Wor
提出背景： 机器翻译又称为自动翻译，是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换成另外一种自然(目标语言)语言的过程，本质问题是如何实现两种不同语言之间的等价转换。它是计算语言学的一个分支，是人工智能的终极目标之一，具有重要的科学研究价值。机器翻译是计算语言学的一个分支，是人工智能的终极目标之一，具有重要的科学研究价值。同时，机器翻译又具有重要的实用价值。随着经济全球化及互联网的飞速发展，机器翻
@[TOC]（机器相关及相关技术） 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）。主要特征为：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。BPE（byte pair encoding ）:词表压缩NMT 系统为了能够控制计算的复杂度，有 着一个固定大小的词汇表，通常会将词汇表限制在 30k 到 80k 之间
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
在全球化的背景下，对于各种外语文本文件进行翻译已经成为越来越普遍的需求。文本翻译一直是一个复杂而且需要高度专业技能的任务，无论是商务合同、科学论文还是文学作品，文本翻译在促进国际交流和跨文化交流方面都起着至关重要的作用。越来越多的人需要文本翻译服务，而随着技术的发展，机器翻译工具也逐渐得到了广泛应用。那么你知道文本怎样翻译吗？方法一：用百度输入法进行翻译这是一款集成了语音输入、手写输入、文本翻译等
目录1 定义2 进展2.1 规则匹配模型2.2 统计模型2.3 seq2seq模型2.3.1 beam search2.3.2 BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)2.3.2 attention2.3.2.1 attention作用3 参考 1 定义机器翻译 (Machine Translation)是一个将源语言句子翻译成目标语言句子的过程。机器翻译的相
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
