当我们需要借助一些文献来支撑论文写作时，会发现某些文章是外语版的，自己翻译的话会耗费很多时间和精力。那有没有提高翻译效率的方法或者是好用的翻译软件呢？答案是有的。现在市面上涌现了很多文本翻译软件，今天我们就来聊一聊：文本翻译软件哪个好用？想学习的小伙伴可以跟着往下看哦。翻译软件推荐一：万能文字识别推荐指数：★★★★☆推荐理由：①采用AI智能识别：可以准确识别出文档、图片、视频上
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2024-09-14 11:06:30
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引言听说以后公司那边用 Tensorflow，最近就转回 Tensorflow学习一下，发现很久以前 Tensorflow 把 seq2seq 的接口又重新升级了一下，也加了一些功能，变成了一个物美价廉的全家桶（tf.contrib.seq2seq）。所以来感受一下，顺便做个记录除了最基本的 Seq2Seq 模型搭建之外，主要是对全家桶接口里的 Teacher Forcing，Atte
论文标题：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 标题翻译：基于区域提议（Region Proposal）网络的实时目标检测论文作者：Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun论文地
cnn卷积神经网络在前面已经有所了解了，目前博主也使用它进行了一个图像分类问题，基于kaggle里面的food-101进行的图像识别，识别率有点感人，基于数据集的关系，大致来说还可行。 下面我就继续学习rnn神经网络。rnn神经网络（递归/循环神经网络）模式如下：我们在处理文字等问题的时候，我们的输入会把上一个时间输出的数据作为下一个时间的输入数据进行处理。 例如：我们有一段话，我们将其分词，得到
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2024-08-16 20:53:36
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在现在经济全球化的背景下，许多公司都是与外资企业有生意上的来往。在与外资企业对接的过程中我们可能需要使用到英文或者是其他外语的文档，但是这对于外语基础薄弱的小伙伴们来说就不太友好了。其实我们用可以翻译文档的软件可以解决这一问题，那么大家知道可以翻译文档的软件有哪些吗？不清楚的话，那就快来看看我分享的几款可以翻译文档的软件。 软件一：万能图片翻译器万能图片翻译器是一
背景介绍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。本项目是机器翻译领域主流模型 Transformer 的 PaddlePaddle 实现，快来基于此项目搭建自己的翻译模型吧。Transformer 是论文《 Attention Is All You Need 》中提出的用以完成机器翻译（Machine Translation）等序列到序列（Seq2Seq
机器翻译的研究和任务处理过程不仅涉及自然语言处理的诸多经典任务，包括数据挖掘、数据清洗、分词、词性标注、句法分析、语义分析等，而且还涉及解码算法、优化算法、建模及训练过程中各种机器学习算法的应用等。有三项重要的工作极大的推动了统计机器翻译的发展：对数-线性模型、参数最小错误训练方法、BLEU评测指标（2002）。自动评测指标BLEU的提出不仅避免了人工评价成本昂贵的弊端，而且可以直接成为模型优化的
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2024-02-13 19:22:14
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BLEU算法介绍和如何计算： 我们先举一个例子来说明：原文：猫站在地上机器译文 (candidate)：the the the the 人工译文 (reference)：The cat is standing on the ground 在计算1-gram(一元文法)的时候，the 都出现在译文中，因此匹配度为4/4 ，但是很明显 the 在人
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2024-09-06 19:35:35
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\\n （换行符）和\\r （回车符）有什么区别？ 特别是\\n和\\r之间是否有实际区别？ 在某些地方应该使用一个而不是另一个？ #1楼 两个不同的字符。 \\n用作Unix文本文件中的行结束符 \\r用作Mac文本文件中的行结束符 \\r\\n （即两者）用于终止Windows和DOS文本文件中的行。 #2楼从历史上看， \\n用于将笔架向下移动，而\\r用于将笔架移回到页面的左侧。
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的一个重要任务是语言模型，它用于预测给定上下文的下一个词。传统的语言模型，如基于 n 元语法的语言模型，使用词嵌入(word embeddings)和上下文词嵌入(context word embeddings)来表示词汇表示。然而，这些方法在处理长距离依赖关系和捕捉上下文信息方面
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2024-08-28 13:34:55
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文章目录介绍模型结构InputEncoderDecoderOutput 介绍在Transformer出现之前，NLP领域中RNN（图1）、LSTM（图2）已经取得较好的效果，但是仍有一些缺点，如RNN、LSTM模型的 t 时刻的输出将会作为（t+1）时刻的输入，因此模型很难并行；再如RNN无法建立长期依赖，而LSTM在一定程度上解决长距离依赖，但对于NLP领域还是不够的。表1列出了目前神经网络的
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2024-10-17 08:31:35
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Google最新的语音识别技术，能直接在装置上放置机器学习模型，让语音转文字辨识功能脱机作业，以解决网络限制造成的服务延迟，而且该语音识别模型还能依照用户语音，逐字输入字符，就像是用键盘输入文字的情况一样。从2014年开始，语音转录文字多使用序列到序列的方法，研究人员开始训练单一神经网络，将输入的音频波形，直接映像到输出的句子，这种序列到序列的方法，是将给定一系列音频特征，生成一系列单词或是拼音系
文章目录序列到序列学习(Seq2Seq)编码器解码器损失函数训练预测预测序列的评估小结 序列到序列学习(Seq2Seq)正如我们在之前中看到的，机器翻译中的输入序列和输出序列都是长度可变的。为了解决这类问题，我们设计了一个通用的”编码器－解码器“架构。本节，我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器，并将其应用于序列到序列（sequence to sequence，seq2seq） 类的学习任务
numpy手写NLP模型（四）———— RNN1. 模型介绍2. 模型2.1 模型的输入2.2 模型的前向传播2.3 模型的反向传播3. 模型的代码实现 1. 模型介绍首先介绍一下RNN，RNN全程为循环神经网络，主要用来解决一些序列化具有顺序的输入的问题。普通的前馈神经网络的输入单一决定输出，输出只由输入决定，比如一个单调函数的拟合，一个x决定一个y，前馈神经网络可以直接拟合出一条曲线并得到不
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2024-03-29 09:23:02
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1. 语言模型 2. RNN LSTM语言模型 (梯度权重) （1）one to one ： 图像分类 （2）one to many：图片描述 （3）many to one：文本情感分析、分类 （4）many to many（N vs M）：Seq2Seq（机器翻译） （5）many to many
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2020-02-23 11:55:00
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简介RNN（recurrent neural network ）循环（递归）神经网络主要用来处理序列数据。因为传统的神经网络从输入－隐含层－输出是全连接的，层中的神经元是没有连接的，所以对于输入数据本身具有时序性（例如输入的文本数据，每个单词之间有一定联系）的处理表现并不理想。而RNN每一个输出与前面的输出建立起关联，这样就能够很好的处理序列化的数据。 单纯循环神经网络也面临一些问题，如无法处理随
编程用英语怎么说导读：小编根据大家的需要整理了一份关于《编程用英语怎么说》的内容，具体内容：编程是让计算机为解决某个问题而使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到相应结果的过程。为了使计算...编程是让计算机为解决某个问题而使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到相应结果的过程。为了使计算机能够理解人的意图，人类就要通过编程的形式告诉计算机。那么你想知道吗?下面小编为大家带来编程的英语说法
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2024-01-16 22:54:29
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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
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2024-05-22 19:26:11
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循环神经网络简介BP算法,CNN之后,为什么还有RNN?细想BP算法,CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等, 这些算法的表现就不尽如人意了.因此, RNN就应运而生了。什么是 RNN?循环神
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2024-04-07 21:22:28
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取自《图解密码技术》——[日]结城浩第1章 环游密码世界eavesdropper 窃听者encrypt 加密plaintext 明文ciphertext 密文decrypt 解密cryptography 密码技术confidentiality 机密性cryptanalyst 破译者key 密钥symmetric cryptography 对称密码common-key cryptography 公共
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2023-09-04 12:16:46
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