7:机器翻译 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 小晨的电脑上安装了一个机器翻译软件，他经常用这个软件来翻译英语文章。...这个翻译软件的原理很简单，它只是从头到尾，依次将每个英文单词用对应的中文含义来替换。...对于每个英文单词，软件会先在内存中查找这个单词的中文含义，如果内存中有，软件就会用它进行翻译；如果内存中没有，软件就会在外存中的词典内查找，查出单词的中文含义然后翻译，并将这个单词和译义放入内存，以备后续的查找和翻译...给定这篇待译文章，翻译软件需要去外存查找多少次词典？假设在翻译开始前，内存中没有任何单词。 输入输入文件共2行。每行中两个数之间用一个空格隔开。...，冒号前为本次翻译后的内存状况： 空：内存初始状态为空。
---- CS224d-Day 9: GRUs and LSTMs -- for machine translation 视频链接 课件链接 ---- 本文结构： 机器翻译系统整体的认识 什么是...parallel corpora 三个模块 各模块有什么难点 RNN 模型 最简单的 RNN 模型 扩展模型 GRU: LSTM ---- 下面是video的笔记： 1.机器翻译 机器翻译是...这只是一个简单的概括，机器翻译是个很庞大的系统，由不同的模型组成，分别处理不同的问题，还有很多重要的细节这里都没有讲。 2. RNN模型 那么 深度学习 可以简化这个系统吗？...只用一个 RNN 就能做到机器翻译吗？目前还没有达到这个水平，最新的一篇文章，还没有超过最好的机器翻译系统。...RNN与机器翻译 Day 10. 用 Recursive Neural Networks 得到分析树 Day 11. RNN的高级应用
通过本文你可以学到什么 如何调用机器翻译接口 通过API 3.0 Explore体验机器翻译 通过API 3.0 SDK调用机器翻译接口 通过自行鉴权调用机器翻译接口及类似API3.0接口 前置准备 我们在准备调用机器翻译接口前...，需要一些准备工作，主要包括 注册腾讯云账号 开通机器翻译服务 申请安全凭证 以下为各步骤的详细功能 1....开通机器翻译服务 在机器翻译控制台https://console.cloud.tencent.com/tmt开通机器翻译服务 因笔者已经开通机器翻译服务，所以截取了语音合成的控制台，机器翻译的开通界面类似...Product=tmt&Version=2018-03-21&Action=TextTranslate&SignVersion=可以直接前往机器翻译的文本翻译界面 [截屏2020-05-02 下午4.45.19....png] 左侧可以选择产品和相应接口，我们选择机器翻译和它的文本翻译接口 在线调用 通过API Explore，我们可以快速的进行在线调用，以体验API功能 我们先在右侧选择参数说明，以了解文本翻译的参数及意义
发明计算机的最早目标之一就是自动将文本从一种语言翻译成另一种语言。 由于人类语言的灵活易变，自动（机器）翻译可能是最具挑战性的人工智能研究方向之一。...最近，在被形象地命名为神经机器翻译的领域中，深度神经网络模型取得了最新的进展。 通过这篇文章，你将发现机器翻译的挑战性以及神经机器翻译模型的有效性。...什么是机器翻译？ 机器翻译是将一种语言的源文本自动转换为另一种语言的文本的工作。 在一次机器翻译任务中，输入已经由某一种语言的符号序列组成，然后计算机程序必须将其转换成另一种语言的符号序列。...这使自动机器翻译这个挑战变得困难，也许还是人工智能领域中最困难的一个： 事实上，精准的翻译需要一定的背景知识，以避免歧义和确定句子的内容。...最后，统计方法需要在翻译过程中仔细调整每个模块。 什么是神经机器翻译？ 神经机器翻译（简称NMT）是利用神经网络模型来学习机器翻译的统计模型。
WMT 是机器翻译领域的国际顶级评测比赛之一。...事实上，WMT 是一个开始自 2006 年 ACL 的国际机器翻译研讨会，提供统一的数据集，内容通常集中于新闻，并将结果以竞赛的形式呈现出来，旨在促进机器翻译研究机构之间的学术交流和联系，推动机器翻译研究和技术的发展...，机器翻译顶级论文中已经几乎难以见到统计机器翻译的身影，神经机器翻译已经成为了机器翻译领域的主流。...SogouNMT 系统创新性地将许多自然语言处理门类中非翻译任务的方法用于机器翻译中，通过向神经网络添加额外的机器学习模块来提升质量来点对点解决神经机器翻译中的具体问题。...WMT 国际机器翻译评测中获得中英翻译的冠军。
设计计算机的最早目标之一是将文本从一种语言自动翻译成另一种语言....由于人类语言的流动性, 自动翻译或者机器翻译可能是最具挑战性的人工智能任务之一.20世纪90年代, 统计方法被用于完成这项任务, 取代了此前传统上的基于语法规则的翻译系统....神经机器翻译模型适合单个模型, 而不是一系列微调模型.目前, 神经机器模型获得了最先进的结果. 让我们开始吧. 什么是机器翻译? 机器翻译是一项将某种语言的源文本自动转换为另一种语言的文本的任务....给定一个待翻译的语言的文本序列, 不存在一个翻译是当前文本的最佳翻译.这是因为人类语言天生的模糊性和灵活性.这使得自动机器翻译这一挑战变得困难, 也许这是人工智能中最难的一项挑战: 事实上, 准确的翻译需要背景知识支撑...基于语法的统计机器翻译, 2017. 深度学习, 2016. 统计机器翻译, 2010. 自然语言处理和机器翻译手册, 2011年. 人工智能, 一个现代方法, 第3版, 2009年.
如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等，现在我们所讨论的机器翻译也是AI一大主要战场！...现在我们再把焦点放回到机器翻译上，现阶段机器翻译也被主流的称之为：统计翻译 机器翻译的基本原理是：从语料库大量的翻译实例中自动学习翻译知识，然后利用这些翻译知识自动翻译其他句子。...机器翻译涵盖人工智能、数学、语言学、计算语言学、语音识别及语音合成等多种学科及技术，显然机器翻译本身很不简单，是一个复杂、庞大、意义重大的系统工程！...提出的对数线性模型及其权重训练方法，短语翻译模型在工业界开始广泛采用 2005年 David Chang提出了层次短语模型，同时还有多个大学和研究所在基于语法树的翻译模型方面研究也取得了长足的进步 人工智能机器翻译的春天和蜜月期是不是真的已经到来...回到当下，人工智能机器翻译尚不能做到无障碍的沟通和顺畅无碍的进行语义上的理解和交流。 显然距离我们最终想要机器翻译达到的效果，还有很长的路要走！ 未来，我们拭目以待更多更亮眼产品的出现！
在机器翻译(Neural Machine Translation)中，Seq2Seq模型将源序列映射到目标序列，其中Encoder部分将源序列编码为Context Vector传递给Decoder，Decoder...Encoder-decoder architecture 在输入序列很长的情况，在预测目标序列的时候，Attention机制可以使得Model能够将注意力集中在关键的相关词上，从而提升机器翻译模型的效果...attention_weights Decoder+Attention 在Decoder过程中引入Attention机制，并将Attention的结果与Decoder Input拼接，送入GRU完成翻译过程...initialize_hidden_state(self): return tf.zeros((self.batch_sz, self.enc_units)) Optimizer和Loss Function Seq2Seq的方法把机器翻译问题转换成一个分类问题...评估函数 Evaluate函数与Trainning的过程相似，主要区别在于不使用Teacher Forcing方法，Decoder的每个Time Step的输入是前一个Step的输出，当遇到结束符时翻译过程结束
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。...人工翻译所耗费的成本巨大，也许最好的解决方法就是：充分利用机器翻译技术提供智能自动翻译服务。机器不会累、学习快，一个系统同时掌握十几种语言互译也不是问题，也许永远不会像人一样出现翻译盲点。...目前机器翻译的主流方式叫“统计翻译” 统计机器翻译的基本原理是：从语料库大量的翻译实例中自动学习翻译知识，然后利用这些翻译知识自动翻译其他句子。...为了实现机器翻译的梦想，以IBM、谷歌、微软为代表的国外科研机构和企业均相继成立机器翻译团队， 专门从事智能翻译研究，矢志打破语言障碍。我们科大讯飞也在做这方面的研究。...虽然现在可以通过一些实用的技术让机器去模拟人的智能活动，模拟人对语义的理解，但相对于彻底的人工智能和语义理解，还有相当长的道路。
事实上，很多很有头脑的人都是翻译软件的拥趸，极少去苛责机器翻译的浅薄，这让我很是不解。...即便如此，他在 1947 年“翻译即解码”的观点，早已成为驱动机器翻译发展的重要信条。...与围棋界的 AlphaGo 一般，会成为机器翻译领域的颠覆者？...数十年来，ELIZA 效应骗过了很多见多识广的人，甚至包括一些人工智能研究人员。...在本文中我不会探讨这一论题，但是我不想让读者认为我相信机器是永远无法实现智能和理解的。如果我在本文给读者造成这种印象，那是因为我在本文中讨论的技术没有尝试复制人类智能。
例如候选翻译长度是10，两个参考翻译长度分别为9和11，则r=9....候选翻译句子长度为18，参考翻译分别为：16，18，16。 所以c=18，r=18（参考翻译中选取长度最接近候选翻译的作为rr） 所以 ? 4. 整合 最终 ?...累加和单独的 BLEU 分数 运行示例 双语评估替换评分 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尽管它还没做到尽善尽美...n 元组精度 糟糕的是, 机器翻译系统可能会生成过多的合理单词, 从而导致翻译结果不恰当, 尽管其精度高......Translation,2002 年发表 nltk.translate.bleu_score 的源码 nltk.translate 包的 API 文档 总结 在本教程中, 你探索了 BLEU 评分, 根据在机器翻译和其他语言生成任务中的参考文本对候选文本进行评估和评分
尤其是在业内专家看来，机器翻译的效果还远未达到取代人类专家翻译的水平。实际上，谷歌此次应用的技术并非最新的“黑科技”。...最近大家热议的Google神经机器翻译目前只是在应用在中译英中，所以以下测试都是在中译英部分下进行。分别从几个角度来参看百度、Google、必应等几个翻译软件的实际使用效果如何： ?...从上至下依次为Google翻译、百度翻译、必应翻译 3. 长短句翻译 ? ? ? 从上至下依次为Google翻译、百度翻译、必应翻译 4. 俚语翻译 ?...但百度翻译的个性化功能最全，有 实物翻译 长句翻译 菜单翻译 单词翻译 四大类，且自定义功能最完善。 ? 另外，百度翻译提供的实物翻译与菜单翻译功能在某些场合也能派上用场。 ?...综上所述，添加了神经网络的机器翻译相较于往日的确不可同日而语了。在某些方面已经隐隐约约接近人类翻译的水准，所以有相关翻译人员担心也不算夸张。
除此之外，谷歌的一位发言人在邮件中告诉VentureBeat，最新的神经机器翻译是他们努力研发深度学习功能和机制的成果。...谷歌的神经机器翻译（GNMT）对八层长的短时记忆递归神经网络（LSTM-RNNs）的依赖性很强。“通过层间残留联系可以加强梯度流。”谷歌的科学家在他们发表的学术论文中写道。...虽然神经机器翻译并不永远是最佳之选，但是从谷歌的各种尝试中我们不难发现，在某些情况下，神经机器翻译还是有其过人之处的。 ?...在谷歌昨天发表的一篇博文中，Google Brain Team的研发科学家Quoc Le 和Mike Schuster提到，有了双语评分员的帮助，在翻译Wikipedia上的多语种样句时，谷歌神经机器翻译的错误率实际上已经降低了...但不可否认的是，神经机器翻译真的具有里程碑意义。”
▌微软的“秘诀” 虽然学术界和产业界的科研人员致力于机器翻译研究很多年，但近两年深度神经网络的使用让机器翻译的表现取得了很多实质性突破，翻译结果相较于以往的统计机器翻译结果更加自然流畅。...对偶学习利用的是人工智能任务的天然对称性。...当我们将其应用在机器翻译上时，效果就好像是通过自动校对来进行学习——当我们把训练集中的一个中文句子翻译成英文之后，系统会将相应的英文结果再翻译回中文，并与原始的中文句子进行比对，进而从这个比对结果中学习有用的反馈信息...，对机器翻译模型进行修正。...▌四大技术详解 对偶学习（Dual Learning）：对偶学习的发现是由于现实中有意义、有实用价值的人工智能任务往往会成对出现，两个任务可以互相反馈，从而训练出更好的深度学习模型。
这也是为什么科研人员在机器翻译上攻坚了数十年，甚至曾经很多人都认为机器翻译永远不可能达到人类翻译的水平。...近两年随着深度神经网络的引入，机器翻译的表现取得了很多显著的提升，翻译结果相较于以往的统计机器翻译结果更加的自然流畅。...微软技术院士黄学东，负责微软语音、自然语言和机器翻译 微软技术院士黄学东告诉记者： 「在机器翻译方面达到与人类相同的水平是所有人的梦想，我们没有想到这么快就能实现。...微软机器翻译团队研究经理 Arul Menezes 表示： 「团队想要证明的是：当一种语言对（比如中-英）拥有较多的训练数据，且测试集中包含的是常见的大众类新闻词汇时，那么在人工智能技术的加持下机器翻译系统的表现可以与人类媲美...此外，这些新技术还可以被应用在机器翻译之外的其他领域，催生更多人工智能技术和应用的突破。
“机器翻译界的BERT”，通过预训练技术再在具体语种上微调即可达到领先的翻译效果，其在32个语种上预训练出的统一模型在47个翻译测试集上取得了全面显著的提升。...MASS和机器翻译示意图对比 上图对比分析了之前NLP预训练方法在机器翻译场景直接应用的限制。...如何克服着两个问题，成了预训练模型在机器翻译领域应用的重要挑战。 2....同样的道理，对于机器翻译而言，能否把翻译能力迁移到不同语言上，使得不同语言之间的信息可以互相利用，就成了一件非常有趣的问题。 ? ?...手把手教你用mRASP快速得到任意翻译模型 简单上手 下面我们就来手把手教大家如何使用作者开源的mRASP模型来快速得到一个单向的机器翻译模型。
神经网络机器翻译(NMT)是目前最先进的机器翻译技术，通过神经网络的处理可以产生流畅的翻译。然而非机器翻译模型受到词汇外问题和罕见词问题的影响，导致翻译质量下降。...在翻译这些未知单词时，这些单词将被替换为无用的标记。因此，这些无意义的符号破坏了句子结构，增加了歧义使翻译变得更糟。 字符分割是机器翻译中为了避免词层翻译的缺点而采用的一种技术。...因此，即使这个词是一个未知的词，模型仍然可以通过将它作为一个子词单元的序列来准确地翻译这个词。 ? 随着自然语言处理技术的发展，各种分词算法被提出。以下的子词技术会在这篇文章中进行全面的描述。...这是使NMT模型能够翻译稀有单词和未知单词的有效方法。它将单词分解为字符序列，然后将最频繁出现的字符对迭代地组合为一个。 以下是BPE算法获取子词的步骤。...原文地址：https://rashmini.medium.com/subword-techniques-for-neural-machine-translation-f55e4506a728 deephub翻译组
因此，自人工智能技术问世以来，机器翻译就成了重要的研究方向之一。机器翻译被认为是全球有待攻克的九大难题之一（排第1名），其重要性甚至超过了星际旅行。...对于简单的机器翻译任务而言，这样的提示指令就足够了。“Is ChatGPT A Good Translator?...A Preliminary Study”这篇论文中提到，在标准的通用测试集上，ChatGPT 的翻译水平基本上与谷歌翻译、DeepL 翻译、腾讯翻译等专业的机器翻译模型在同一个水平线上。...请在回复时仅提供翻译后 的文本，不要引用原文或提供任何解释。以下是我需要翻译的内容：统计机器翻译把翻译问题等同于求解概率问题，即给定源语言s，求目标语言t的条件概率。...作为一款基于人工智能技术的大型语言模型，经过合适的提示工程，ChatGPT可以自动生成符合语法规则、表达清晰准确的高质量翻译。
Translation）」，并希望读者能看到神经机器翻译的不足和未来的发展方向。...该论文论述的神经机器翻译（NMT）六大挑战：领域误匹配、训练数据的总量、生僻词、长句子、词对齐和束搜索（beam search）。...5 个不同的德语-英语 统计机器翻译（SMT）和 神经机器翻译（NMT）系统使用了不同的语料库单独训练，即 OPUS 中的法律、医疗、IT、可兰经、字幕，然后再在所有 OPUS 语料库中训练一个新系统。...总结 最后虽然神经机器翻译有这些困难，当我们不能否认的是它十分高效。并且神经机器翻译仍然已经克服了大量的挑战，最显著的是 NMT 在领域外和低资源条件下的翻译十分出色。 ?...我们同样展示了基于短语统计机器翻译质量的不足和改进之处。 ?
complete code here #https://github.com/umer7/nmt 参考文件： 《机器翻译的统计方法...概述：基于实例的机器翻译，1999。 使用RNN编码器-解码器学习语法表示，用于统计机器翻译，2014年。 联合学习对齐和翻译的神经机器翻译，2014。...谷歌的神经机器翻译系统：弥合人类和机器翻译之间的差距，2016。 神经网络的序列到序列学习，2014。 循环连续翻译模型，2013年。 基于各国的统计机器翻译的连续空间翻译模型，2013年。
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