机器翻译： 机器翻译的任务可以看成是将一种源语言词序列转换成语义相等的另一种目标语言词序列。从某种意义上来看，它完成的是某一项序列转换任务，即将一个序列对象通过模型、算法按照某种知识、逻辑转换成为另外一个序列对象。现实生活中有许多的任务场景都是在完成序列对象之间的转换任务，机器翻译任务中的语言只是其 ...
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2019-09-29 17:04:41
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循环神经?络是为更好地处理时序信息而设计的。它引?状态变量来存储过去的信息，并?其与当前的输?共同决定当前的输出。循环神经?络常?于处理序列数据，如?段?字或声?、购物或观影的顺序，甚?是图像中的??或?列像素。因此，循环神经?络有着极为?泛的实际应?，如语?模型、?本分类、机器翻译、语?识别、图像 ...
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2019-09-26 23:11:41
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1. 什么是Attention机制 在“编码器—解码器（seq2seq）”?节?，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输?序列信息。当编码器为循环神经?络时，背景变量来?它最终时间步的隐藏状态。 现在，让我们再次思考那?节提到的翻译例?：输?为英语序列“They”“are”“watching”... ...
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2019-08-31 19:22:40
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前面阐述注意力理论知识，后面简单描述PyTorch利用注意力实现机器翻译 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 简介 Attention介绍 在翻译的时候，选择性的选择一些重要信息。详情看这篇文章 。 本 ...
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2019-06-21 18:40:12
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前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译。本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 系列教程总目录传送门：我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter noteb ...
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2019-06-21 14:21:11
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机器翻译简介： 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 ...
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2019-06-17 17:17:28
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命名实体识别（NER）是自然语言处理的一个基础任务，其目的是识别出语料中的人名、地名、组织机构名等命名实体，一般包括三大类（实体类、时间类和数字类）和七小类（人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比）。NER是信息抽取、机器翻译、知识图谱等多种自然语言处理任务必不可少的组成部分。 NER方法大致 ...
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2019-05-20 01:13:17
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近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出。在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的《Attention is all you need》论文受到了大家广 ...
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2019-04-30 16:55:57
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1. Ai challenger translation 2017链接: https://pan.baidu.com/s/1E5gD5QnZvNxT3ZLtxe_boA 提取码: stjf 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦2.http://www.statmt.org/wmt17/... ...
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2019-04-29 15:48:19
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论文：NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 综述 固定长度向量是编码器 - 解码器架构性能提升的瓶颈 > 本文提出：允许模型自动（软）搜索 与预测目标单词相关的源句（ x 硬分段 ） 摘要 神经机器 ...
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2019-04-15 13:05:40
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