在自然语言处理（NLP）领域蓬勃发展的今天，众多高资源语言如英语、中文等凭借丰富的数据和成熟的技术，取得了显著的进步。...通过将句子中的某些词汇替换为其同义词，在不改变句子原意的情况下，增加数据的多样性。例如，把“美丽的花朵”替换为“漂亮的花朵”。...它先将低资源语言的句子翻译成一种高资源语言，再翻译回原低资源语言。由于不同语言的表达方式和语法结构存在差异，经过两次翻译后，生成的句子在词汇和句式上会与原句有所不同，从而扩充了数据。...比如，一个斯瓦希里语句子，先翻译成英语，再翻译回斯瓦希里语，可能就会得到一个表达略有差异的新句子。这种方法能有效提升数据的丰富度，在机器翻译等任务中表现出色。...比如，使用线性映射或非线性映射技术，将低资源语言的词汇与英语等资源丰富语言的词汇在语义空间中进行对齐，这样在机器翻译、跨语言信息检索等任务中，模型可以利用资源丰富语言的知识来处理低资源语言，提高任务的准确性
Categorization with Convolutional Neural Networks, 2015. https://arxiv.org/abs/1412.1058 对电影评论的情绪分析，将句子归类为主观或客观...机器翻译 机器翻译是将一种语言的源文本转换为另一种语言的问题。 机器翻译，将文本或语音从一种语言自动翻译成另一种语言，是NLP最重要的应用之一。 ——统计自然语言处理基础，463页，1999。...这通常适用于自然语言，例如从英语翻译成法语。深度学习最近开始在这类任务上有重要影响。 ——深度学习，98页，2016 语言模型用于以另一种语言输出目标文本，以源文本为条件。...一些例子包括： 将文本文件从法语翻译成英语 将西班牙语音频转换为德语文本 将英语文本翻译成意大利语音频 有关神经机器翻译的更多信息，参阅： 神经机器翻译-维基百科 https://en.wikipedia.org.../wiki/Neural_machine_translation 以下是机器翻译深度学习方法的3个例子： 将英语翻译成法语 Sequence to Sequence Learning with Neural
Computer Science, 2014. seq2seq 示例 对于法语句子: Jane visite l'Afrique en septembre 翻译成英语为 : Jane is visiting...Africa in September 对于输入句子使用 来表示输入句子的单词，使用 来表示输出句子的单词。...首先建立 编码网络 encoder network 它是一个 RNN 结构，RNN 的子结构可以是 GRU 或者 LSTM，每次向网络中输入一个单词，将输入序列接收完毕后，这个 RNN 会输出一个向量来代表这个输入序列...解码网络 可以被训练为每次输出一个翻译后的单词，一直到它输出序列的结尾或者句子结尾标记，解码网络工作结束。 和介绍 RNN 时一样，解码网络 将前一个时间步的输出作为输入进行该时间步的预测。 ?...这个模型简单地使用一个编码网络对输入的法语句子进行编码，然后用一个解码网络来生成对应的英语翻译 “[1] Mao J, Xu W, Yang Y, et al.
BERT 通过该数据集的训练，在释义对问题上的精度实现了约为 3 倍的提升；其它先进的模型也能够利用该数据集将精度提高到 85-90%。...（从佛罗里达州飞往纽约的航班） 尽管这三个词都有相同的词组；但是 1 和 2 具有相同的含义，我们将这样的一组句子对称为释义对（paraphrase pairs），而 1 和 3 有完全相反的含义，所以我们将其称为非释义对...为了生成数据对，源语句首先被传递到一个专门的语言模型，该模型将创建具有语义的单词交换变体句，但无法保证生成句子与原句是否互为释义对的关系；接着再由人工评判员判断句子的语法是否正确，然后由其它人工评判员来判断它们是否互为释义句...，并将所有测试用例翻译成英文进行评估。...Translate Train（翻译训练）：英语训练数据被机器翻译成每种目标语言，以提供数据来训练每一个模型。
另外，即使他们“似乎”在说英语，但有时理解他们在说什么仍然是一个挑战。我以为我在澳大利亚的时光会给我足够的语言能力，但是，可惜，很多东西都超出了我的想象。...幸运的是，有开源方案可以将“英式”翻译成“美式”。我们可能使用相同的语言，但是我们共同的言语却比多塞特郡沙夫茨伯里的之字形山要曲折得多！...如果你碰巧在酒吧有 Linux 笔记本，那么你可以使用方便的开源命令行程序，它就叫 美英英语翻译器（MIT 许可证）。...除了翻译单词和短语，美英英语翻译器还能分析（嗯，剖析）文档。我用一个叫《独立宣言》的流行文件试了一下。它分析并返回了许多结果。...方便的基于浏览器的界面使你可以轻松地将美国酒吧谈话内容转换为男声或女声的正确英语（或其他语言）。 现在我可以和我的英国朋友们见面了（可以安全地再来一次），喝几杯！像当地人一样讲英语！大家干杯！
我们可以看到，这些路径基本都是先绕道英语，然后才返回正确的中文。 不过，这是否确实表明Llama2先用英文进行推理，然后将再其翻译成中文？ 作者表示，比这更微妙一点。...——如果你把它翻译成英语，就押韵了。」 另一位网友表示，这是大模型带来的偏见，要小心了。...翻译任务 将前面的非英语（例如法语）单词翻译成中文，示例如下，向模型展示四个单词，并带有正确的翻译，后跟第五个没有翻译的单词，让模型预测下一个token： 重复任务 要求模型简单地重复最后一个单词，提示如下...： 完形填空任务 作为一项稍微困难的任务，模型需要预测句子中缺失的单词。...给定一个目标单词，通过GPT-4构建一个以该单词开头的英语句子，屏蔽目标单词，并将该句子翻译成其他语言。英语示例如下： 单词选择 为了实现明确的语言归属，研究人员为每种语言构建了一组封闭的单词。
然而，在 Ian Goodfellow 的最初概念中，很难将这些受干扰的例子称为「对抗性的例子」。...也就是说，即使两个句子对某个特定任务能产生相同的效果，它们也不需要是同义词。在「What Is a Paraphrase」中可以找到对英语释义的更细微的讨论？...如果两个英语字符串 e1 和 e2 可以翻译成同一个法语字符串 f，那么可以假定这两个字符串的意思是相同的。 ? 图 1 ?...图 2 的模型描述了 Multipivot：它将一个英语句子翻译成多个法语句子，然后再重新翻译成英语生成释义。...简单地说，通过应用这个规则，语料库中的大多数 x 可以翻译成语义上等价的释义。在论文中，δ=0.1。 释义的数量多：规则 r 还必须生成可以更改模型预测结果的释义。
Encoder-Decoder 有一个比较显著的特征就是它是一个 End-to-End 的学习算法，以机器翻译为力，可以将法语翻译成英语。这样的模型也可以叫做 Seq2Seq。...在机器翻译里面，如下图，将英语 「it is a cat.」翻译成汉语 「这是一只猫。」，输入 4 个单词，输出 5 个汉字。...翻译成中文的过程。 对序列进行建模，得到概率最大的译词，如第一个词为 “这”。将生成的词加入译文序列，重复上述步骤，不断迭代。...Encoder-Decoder 的缺陷 与其说是 Encoder-Decoder 的局限，不如说是 RNN 的局限，在机器翻译中，输入某一序列，通过 RNN 将其转化为一个固定向量，再将固定序列转化为输出序列，即上面所讲的将英文翻译成中文...下图是可视化的表示了 Self-Attention 在同一个英语句子内单词间产生的联系。
BERT 通过该数据集的训练，在释义对问题上的精度实现了约为 3 倍的提升；其它先进的模型也能够利用该数据集将精度提高到 85-90%。...（从佛罗里达州飞往纽约的航班） 尽管这三个词都有相同的词组；但是 1 和 2 具有相同的含义，我们将这样的一组句子对称为释义对（paraphrase pairs），而 1 和 3 有完全相反的含义，所以我们将其称为非释义对...为了生成数据对，源语句首先被传递到一个专门的语言模型（https://en.wikipedia.org/wiki/Language_model），该模型将创建具有语义的单词交换变体句，但无法保证生成句子与原句是否互为释义对的关系...，并将所有测试用例翻译成英文进行评估。...Translate Train（翻译训练）：英语训练数据被机器翻译成每种目标语言，以提供数据来训练每一个模型。
鉴于这种数据稀缺性，研究人员将 FRMT 定位为few-shot翻译的基准，当给定每种语言不超过100个带标签的例子时，测量机器翻译模型识别出指定区域语言变体的能力。...虽然谷歌目前发表的工作是针对两种语言的区域变体，但研究人员预测，一个好的方法将很容易适用于其他语言和区域的变体。 从原理上来说，这些方法也适用于其他语言差异现象，例如礼节和风格等。...词汇 Lixical 词汇桶主要关注不同地区在词汇选择上的差异，例如当把一个带有单词「bus」的句子分别翻译成巴西语和欧洲葡萄牙语时，模型需要能够识别出「ônibus」与「autocarro」的区别。...根据得到的英语术语列表，从相关的英语维基百科文章（例如，bus）中提取出100个句子。再对普通话，重复上述相同的的收集过程。 2....，为了正确地将其翻译成巴西葡萄牙语，模式必须能够识别出两个潜在的陷阱： 1）里斯本和葡萄牙之间更密切的地理关联可能会影响模型翻译的选择，从而帮助模型判断出应该翻译成欧洲葡萄牙语而非巴西葡萄牙语，即选择「
，比如直接从僧伽罗语翻译成爪哇语。...当把中文翻译成法文时，以前最好的多语种模型的方式是把中文翻译成英文，把英文翻译成法文，因为英语的训练数据是最多的。...挖掘数以亿计的句子，寻找数以千计的语言方向 构建多对多 MMT 模型的最大障碍之一是为不涉及英语的任意翻译方向准备大量高质量的句子对(也称为平行句)。...例如，如果我们需要每个方向的10M 句子对，那么我们需要挖掘10种语言的1B 句子对和100种语言的100B 句子对。...一个支持所有语言、方言的单一模型将更好地为更多的人服务，使翻译结果保持最新，并为数十亿人创造平等的新体验，这项工作使得更加接近这个目标。
不管你在世界的哪个地方，美国、巴西、法国或者亚洲的婆罗洲岛，借助机器翻译，谷歌和Facebook这类软件都可以把平台上的几乎任何文字内容都翻译成当地语言。...不过你可能不知道的是，多数翻译系统都是将英语作为中间语言进行的翻译工作。也就是说，在把中文翻译成法语时其实是中文到英语再到法语的。...Facebook AI构建了一个共计由100种语言的75亿个句子组成的庞大数据集。...“它读取句子，抓取文本并构建文本的数学表示，具有相同意思的句子将被映射到同一个意涵里，”她解释道，“如果我有一句中文和一句法文，说的是同一件事，它们就会像韦恩图(Venn diagram)一样有所交叠—...—交叠区域我们就认为是一组对应的句子。”
有效使用词序进行基于卷积神经网络的文本分类，2015 影评的情感分析，将句子分类为主观的和客观的，分类问题类型，产品评论的情感及更多。...生成新的句子，段落，或文件。 生成一个句子的建议延续的句子。...包含的一些例子： 将一个文本文件从法语翻译成英语。 将西班牙音频翻译成德语文本。 将英语文本翻译成意大利音频。 更多关于神经机器翻译，请参见： 维基百科上的神经机器翻译。...下面是机器翻译深度学习的3个例子： 从英语到法语的文本翻译。 基于神经网络的片段到片段的学习，2014 从英语到法语的文本翻译。 联合学习对齐和翻译的神经机器翻译，2014 从英语到法语的文本翻译。...下面是文档摘要深度学习的3个例子： 新闻文章中的句子摘要 一个抽象概括的神经注意力模型，2015 新闻文章中的句子摘要 使用片段到片段RNN(循环神经网络)的抽象总结及更多，2015 新闻文章中的句子摘要
苏联科学家 Peter Troyanskii 向苏联科学院提交了《用于在将一种语言翻译成另一种语言时选择和打印词的机器》。这项发明非常简单——它有四种语言的卡片、一台打字机和一台旧式胶片相机。...IBM 701 计算机有史以来第一次自动将 60 个俄语句子翻译成了英语。 「一位不认识任何一个苏联语言词汇的女孩在 IBM 卡片上敲出了这些俄语消息。...Model 1 使用了一种经典方法来将句子分成词和记录统计信息。这个过程不考虑词序。唯一要用的技巧是将一个词翻译成多个词。...谷歌翻译、Yandex、必应等一些著名的在线翻译工具将基于短语的方法用到了 2016 年。你们可能都还记得谷歌要么得到毫无差错的翻译句子，要么得到毫无意义的结果的时候吧？...统计机器翻译方法总是可以使用英语作为关键源。因此，如果你要将俄语翻译成德语，机器会首先将俄语翻译成英语，然后再将英语翻译成德语，这会造成双倍损失。 神经翻译无需这样做——只需要一个解码器就行了。
然后，我们将着眼于如何将一个给定的英文句子翻译成法语的推断模型。推断模型（用于预测输入序列）有一个稍微不同的解码器架构，当涉及到这个模型的时候我们将详细讨论。...为英语和法语句子创建一个one-hot字符嵌入。这些将是编码器和解码器的输入 。法语的one-hot 字符嵌入也将被用作损失函数的目标数据。 2. 将字符逐个嵌入到编码器中，直到英语句子序列的结束。...第二个维度对应于英语/法语句子的最大长度，而第三维度对应的是英语/法语字符的总数。...因此，我们将新的英语句子(经过one-hot字符嵌入的)向量作为输入序列输入编码器模型并获得最终编码状态。 ?...现在我们有一个训练过的模型，可以把英文句子翻译成法语！下面是训练这个网络25个epoch后得到的结果。 ?
能把它们翻译成英语吗？ 除此之外，还有一个问题。在基于RNN的模型中，不管原始文本的句子有多长，都会被压缩成一个固定长度的向量。 在解码的时候，会有各种麻烦事，也没办法确定准确的信息。...以一个将文本从德语翻译成英语的翻译员为例。 ? 使用“seq2seq”方法的话，他会从头开始逐字逐句阅读德语文本，然后逐字逐句将文本翻译成英语。...如果句子特别长的话，他在翻译的时候，可能就已经忘了之前文本上的内容了。 如果使用seq2seq+注意力的方法，他在逐字逐句阅读德语文本的时候，会写下关键词。然后，利用这些关键词，将文本翻译成英语。...这个模型架构，在WMT’14英语-法语数据集上的BLEU分数是26.75。 （论文链接在文末） 相当于在将德语文本翻译成英语的时候，用了两个翻译员。...相当于在将德语文本翻译成英语的时候，用了八个翻译员，分别是翻译员A、B、C…H。每一位翻译员都阅读相同的德语文本。
输入：将句子从英语翻译成汉语：Across the Great Wall, we can reach every corner in the world....输入：将句子从英语翻译成汉语：Across the Great Wall, we can reach every corner in the world. 只输出翻译结果，不要复述原文。...我将提供一些中文文本，你需要使用优美且高级的英语词汇和句法将其翻译成英文。这些内容来自计算机科学领域的学术论文，因此请考虑领域背景知识，并确保专业术语的准确性和一致性。...将这些句子从中文翻译成英文： 请注意确保如下术语翻译的准确性： 将这些句子从中文翻译成英文： 请注意确保如下术语翻译的准确性： <中文术语 2 – Corresponding
我们可以使用机器翻译将任意样本翻译成高资源语言，来缓解该问题。但是，在每个语言方向都构建一个机器翻译系统太昂贵，不是跨语言分类的最佳解决方案。跨语言编码器更便宜，也更优雅（见下图示例）。 ?...XNLI 提出了以下研究问题：在仅具备英语训练数据的情况下，我们如何在测试时对任意语言进行预测？...研究者使用文本蕴含标注这些句对，然后将这些句子翻译成 14 种语言：法语、西班牙语、德语、希腊语、保加利亚语、俄语、土耳其语、阿拉伯语、越南语、泰语、中文、印度语、斯瓦西里语和乌尔都语，这就有 11.25...这些模型往往是在单语数据（通常是英语）上训练的，无法直接用于其他语言。由于收集每种语言的数据不切实际，因此研究者对跨语言理解（XLU）和低资源跨语言迁移的兴趣越来越大。...本研究将 MultiNLI 的开发集和测试集扩展到 15 种语言（包括斯瓦西里语和乌尔都语等低资源语言），从而构建了一个 XLU 的评估集。
而且你很懂英语。 首先是要在已知语言的上下文中理解新语言中每个单词的含义。您还将了解该语言的同义词和反义词，以获得更多的词汇量。这将帮助您理解语义或含义相关关系。...下一步是将简单的短句从英语翻译成印地语。您将听到的英语句子中的每个单词，跟据你的知识，从英语翻译成印地语。这与编码器-解码器中使用的概念相同。 ?...BERT框架有两个步骤：预训练和微调 它是从BooksCorpus（800M个单词）和英语Wikipedia（25亿个单词）中提取的未标记数据进行预训练的 BERT预训练模型可以仅通过一个额外的输出层进行微调...我们仅将[MASK]标记用于预训练，而不会用于微调，因为它们会造成不匹配。为了缓解此问题，我们并不总是将掩盖的单词替换为实际的[MASK]标记。...微调BERT 我们可以将两种策略应用于针对下游任务的预训练语言表示形式：基于特征的和微调。 BERT使用微调方法。微调方法的效果更好，因为它允许通过反向传播来调整语言模型。
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