开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

谷歌AutoML中机器翻译的句子对齐

是指在机器翻译任务中，将源语言句子和目标语言句子进行对齐的过程。句子对齐是为了确保源语言句子和目标语言句子之间的对应关系准确无误，以便进行正确的翻译。

在谷歌AutoML中，机器翻译的句子对齐是通过自动学习和训练的方式实现的。AutoML利用深度学习技术，通过大量的双语语料进行训练，从而学习到源语言句子和目标语言句子之间的对应关系。通过这种方式，AutoML可以自动识别和对齐句子中的词语、短语和句子结构，从而实现准确的句子对齐。

句子对齐在机器翻译中非常重要，它可以帮助机器翻译系统理解源语言句子和目标语言句子之间的语义和结构差异，从而更好地进行翻译。句子对齐还可以用于提取双语语料中的平行句子对，用于训练和改进机器翻译模型。

谷歌云平台提供了一系列与机器翻译相关的产品和服务，可以帮助开发者实现高质量的机器翻译应用。其中，谷歌云翻译（Google Cloud Translation）是一项强大的机器翻译服务，支持多种语言之间的翻译，并提供了丰富的API接口和开发工具。开发者可以通过谷歌云翻译API实现自动化的句子对齐和翻译功能。

更多关于谷歌云翻译的信息和产品介绍，可以访问以下链接：

谷歌云翻译产品介绍：https://cloud.google.com/translate
谷歌云翻译API文档：https://cloud.google.com/translate/docs
谷歌云翻译示例代码和开发工具：https://cloud.google.com/translate/docs/samples

相关搜索:谷歌AutoML nodejs中的权限错误处理谷歌AppMaker中的表格对齐如何使用kenlm检查句子中的单词对齐？如何使用谷歌的AutoML进行光学字符识别谷歌AutoML数据集需要的文件格式是什么？删除两个句子对齐文件中的重复行谷歌AutoML ".txt to .jsonl“脚本要求的数据格式是什么？如何在图标旁边右对齐文本换行的句子？对齐没有书面形式的语言的并列句子如何在谷歌云中可视化AutoML表为我创建的模型？谷歌云AutoML类似聊天机器人应用的自然语言如何在CAT (计算机辅助翻译)工具中配置谷歌autoML翻译模型？如何打印Python句子列表中的单个句子？一种注释工具，用于将句子对中的块彼此对齐？在数据表中搜索句子组中的句子尝试在谷歌云平台上使用AutoML Vision client时的DEADLINE_EXCEEDED 翻译句子中的单词计算句子中的字符去除句子中的乱码谷歌AutoML Ruby Gem表:分配给子消息字段'‘的字符串无效

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

开源的“谷歌AutoML杀手”来了

他们不仅吐槽了Google AutoML的问题，还给出了自己的解决方案：Auto-Keras，一个基于Keras的开源自动机器学习Python软件库。 ?...胡老师和学生们所列出的Google AutoML三大缺陷，简单来说是这样的： ? 第一，还得付钱。 ? 第二，因为在云上，还得配置Docker容器和Kubernetes。 ?...于是，这篇文章认定，Google AutoML会败于开源，而德州农工的Auto-Keras，将成为AutoML杀手。 ?...其实，ENAS方法来源于Google Brain，是AutoML团队今年2月提出的。胡侠和同学们在打造Auto-Keras的时候，对ENAS做了一些改造。...在众多深度学习框架中，Keras是以简单好上手著称的，所以，Auto-Keras的代码也不难理解，想要在它基础上做一些个性化设置，可以自己调整参数。用到最后，还能看到神经架构搜索得出的模型。

5710 0

大神Quoc Le：谷歌 AutoML幕后的传奇英雄

从“序列”到“序列学习” Le在2013年毕业后正式加入谷歌，成为一名研究科学家，很快就在机器翻译领域取得了惊人的突破（机器翻译是机器学习领域最活跃的研究领域之一）。...它是一个通用的encoder-decoder框架，训练模型将序列从一个域转换到另一个域（例如不同语言之间的句子）。...Doc2vec是word2vec的扩展，word2vec于2013年由谷歌成员Tomas Mikolov发布。其思想是每个单词都可以用一个向量表示，这个向量可以从集合文本中自动学习。...Le添加了段落向量，因此模型可以生成文档的表示形式，从而不考虑文档的长度。 Le的研究最终得到了回报。在2016年，谷歌宣布了神经机器翻译系统，它利用AI进行学习，能够得到更好更自然的翻译。...Le的研究为AutoML奠定了基础，AutoML是一套谷歌产品，专为缺乏机器学习经验和资源的开发人员设计的。

6764 0

谷歌将AutoML应用到Transformer架构，实现机器翻译最佳性能

铜灵发自凹非寺量子位出品 | 公众号 QbitAI AutoML在NLP领域中的应用又多了新资源。...谷歌最新博客表示，此前在语言建模和翻译等序列任务中，Transformer架构已经展现出了极大的优势，但这些架构几乎均为手动设计，与视觉领域差异巨大。能不能用更自动的方式应用这一高效的架构？...谷歌研究人员就此一试，找到一种新的Transformer架构，代号Evolved Transformer（简称ET）来测试自动机器学习方法AutoML在Transformer架构中应用如何。...和以往其他Transformer不同，ET能够根据特定任务进行定制，在机器翻译领域得到了最先进的结果，并且对语言建模任务也进行了改进。...利用这两种方法，研究人员在机器翻译上进行大规模NAS，找到了Evolved Transformer。

7521 0

资源 | 谷歌开源AdaNet：基于TensorFlow的AutoML框架

据介绍，AdaNet 在谷歌近期的强化学习和基于进化的 AutoML 的基础上构建，快速灵活同时能够提供学习保证（learning guarantee）。...刚刚，谷歌发布博客，开源了基于 TensorFlow 的轻量级框架 AdaNet，该框架可以使用少量专家干预来自动学习高质量模型。...AdaNet 在谷歌近期的强化学习和基于进化的 AutoML 的基础上构建，快速灵活同时能够提供学习保证（learning guarantee）。...在每次迭代中，AdaNet 衡量每个候选神经网络的集成损失，然后选择最好的神经架构进入下一次迭代。...，创建有用的 AutoML 框架的关键是：研究和产品使用方面不仅能够提供合理的默认设置，还要让用户尝试自己的子网络/模型定义。

5033 0

翻转句子中单词的顺序

题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。例如输入“I am a student.”...由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。...翻转“I am a student.”中所有字符得到“.tneduts a ma I”，再翻转每个单词中字符的顺序得到“students. a am I”，正是符合要求的输出。 ...else { pEnd ++; } } return pData; } 在英语句子中...在上述代码的翻转每个单词阶段，指针pBegin指向单词的第一个字符，而pEnd指向单词的最后一个字符。

1.7K7 0

机器翻译都 60 年了，谷歌为什么还译不对「卡顿」 (下)

一开始，机器假定「Das Haus」一词与翻译的句子中的任何单词都有同样的关联，接下来，当「Das Haus」出现在其他句子中时，与「house」的相关性会增加。...这就是「单词对齐算法」，这是校级机器学习的一个典型任务。这台机器需要两种语言的数百万个句子，来收集每个单词的相关统计信息，那如何获取这些语言信息的呢？...模型 2：考虑句子中的单词顺序 ? 文字排列顺序的缺乏是模型 1 的主要局限，而这些在翻译过程中是非常重要的。...为了解决这个问题，模型3中又在前面基础上添加了两个步骤： 1. 如果机器考虑到需要加入一个新词，则 NULL 标记插入； 2. 选择正确的语法或单词对每一个词对齐。...两年后的 2016 年 11 月，谷歌高调宣布：机器翻译的游戏规则正式被我们改变。这个想法跟 Prisma 中模仿著名艺术家作品风格的功能类似。

7861 0

机器翻译都发展60年了，谷歌为什么还把「卡顿」翻译成 Fast (下)

一开始，机器假定「Das Haus」一词与翻译的句子中的任何单词都有同样的关联，接下来，当「Das Haus」出现在其他句子中时，与「house」的相关性会增加。...这就是「单词对齐算法」，这是校级机器学习的一个典型任务。这台机器需要两种语言的数百万个句子，来收集每个单词的相关统计信息，那如何获取这些语言信息的呢?...模型2：考虑句子中的单词顺序 ? 文字排列顺序的缺乏是模型 1 的主要局限，而这些在翻译过程中是非常重要的。...为了解决这个问题，模型3中又在前面基础上添加了两个步骤：如果机器考虑到需要加入一个新词，则 NULL 标记插入；选择正确的语法或单词对每一个词对齐。...两年后的 2016 年 11 月，谷歌高调宣布：机器翻译的游戏规则正式被我们改变。这个想法跟 Prisma 中模仿著名艺术家作品风格的功能类似。

8022 0

Golang中的内存对齐

例如: 现在要存储变量A（int32）和B（int64）那么不做任何字节对齐优化的情况下，内存布局是这样的[字节不对齐]字节对齐优化后是这样子的：[字节对齐.png]一看感觉字节对齐后浪费了内存，但是当我们去读取内存中的数据给...内存对齐的规则是什么?内存对齐主要是为了保证数据的原子读取，因此内存对齐的最大边界只可能为当前机器的字长。...当然如果每种类型都使用最大的对齐边界，那么对内存将是一种浪费，实际上我们只要保证同一个数据不要分开在多次总线事务中便可。...总结来说，分为基本类型对齐和结构体类型对齐(1) 基本类型对齐go语言的基本类型的内存对齐是按照基本类型的大小和机器字长中最小值进行对齐数据类型类型大小（32/64位）最大对齐边界（32位）最大对齐边界...go语言的结构体的对齐是先对结构体的每个字段进行对齐，然后对总体的大小按照最大对齐边界的整数倍进行对齐。

4.1K4 1

谷歌翻译竟预言世界末日，专家解密神经翻译6大难题

2016年，谷歌宣布机器翻译“重大突破”——神经机器翻译（GNMT），将翻译质量提高到接近人类笔译的水平。然而，它将无意义的文本翻译成怪异的宗教预言引起了新的恐慌。...在神经机器翻译中，使用一种语言的大量文本和另一种语言的相应译文来训练系统，以创建一个能够在两种语言之间相互翻译的模型。...4.长句的翻译问题：对长句编码及生成长句仍然是一个没有解决的问题。 机器翻译系统随句子长度的增加，其表现会越来越糟，NMT系统尤其如此。使用注意力有帮助，但问题远未“解决”。...在许多领域，如法律领域，冗长复杂的句子是很常见的。 5.注意力（Attention）机制不等于简单对齐：这是一个非常微妙但重要的问题。...在传统的SMT系统（如基于短语的MT）中，对齐翻译为模型的检测提供了有用的调试信息。但是注意机制不能被视为传统意义上的对齐，即使论文经常将注意力机制作为“软对齐”引起注意。

6872 0

【重磅】谷歌推出商用神经网络机器翻译系统，正确率最高87%（附论文）

自那时起，从事机器翻译研究的人提出了很多种方设法改善 NMT，包括使用注意力将输入和输出对齐，将单词拆分成更小的单元或模仿外部对齐模型应对生僻字词。...也有一些作者指出，NMT 系统缺乏鲁棒性，尤其是当输入的句子包含很少的单词的情况下。这些问题的存在，阻碍了NMT在实际的部署和服务中的应用，因为实际应用中，准确率和速度都是至关重要的。...在这项研究中，我们提出了 GNMT（谷歌神经机器翻译系统），尝试解决以上难题。我们的模型包括了一个深度的 LSTM 网络，有8个编码层和8个解码层。...我们的定向搜索技术采用了一个长度标准化的程序，并使用了一个coverage penalty，这种技术鼓励系统生成一个输出句子，这些句子绝大部分都会覆盖到源句子中的单词。...在一个包含独立样本句子的数据集中，使用人类并行的测评，与谷歌基于词组的生成系统相比，神经机器翻译系统能将翻译的错误率平均减少60%。

1.5K10 0

学界 | 对比对齐模型：神经机器翻译中的注意力到底在注意什么

在不同的神经机器翻译模型中，基于注意力的 NMT 逐渐流行，因为它在每一翻译步使用源句最相关的部分。这一能力使得注意力模型在翻译长句时极为优秀。...该论文的贡献有：提供了 NMT 中的注意力机制与词对齐的详细对比。虽然不同的注意力机制会与词对齐有不同程度的符合度，但完全符合对词预测而言不总是有利的。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1710.03348.pdf 摘要：神经机器翻译的注意力机制提供了在每一个翻译步中编码源句最相关部分的可能性，因此注意力机制通常被当做对齐模型。...图 1：翻译样本中每一个生成词的源句子最相关部分的注意力可视化。我们可以看到在「would」和「like」的例子中，注意力是如何在多个源词中「弥散」开的。 ? 图 2：注意力和对齐不一致的例子。...带边框的单元格展示了 RWTH 数据集手工对齐的结果（见表 1）。我们可以看到在「will」和「come」的例子中，注意力是如何偏离对齐点的。 ?

2.3K5 0

从冷战到深度学习：一篇图文并茂的机器翻译史

基于迁移的机器翻译 与直接翻译相比，我们翻译时要做准备——首先确定句子的语法结构，就像上学时老师教的那样。然后我们再操作整个结构，而不是一个个的词。这有助于在翻译中得到相当好的词序转换。...一开始，机器会假设「Das Haus」一词与来自翻译句子的任意词都有同等的关联。接下来，当「Das Haus」出现在其它句子中时，与「house」关联的数量会增多。...这就是词对齐算法，这是大学级机器翻译的典型任务之一。机器需要成百万上千万的双语句子才能收集到每个词的相关统计结果。我们如何得到这些数据？...NULL 标记为每个标记词的对齐选择合适的小品词或词 Model 4：词对齐 Model 2 考虑了词对齐，但对词序重排一无所知。...他们开发出了名为谷歌神经机器翻译（GNMT）的系统。它由 8 个编码器和 8 个解码器 RNN 层构成，另外还有来自解码器网络的注意连接。他们不仅会切分句子，而且还会切分词。

1K6 0

Facebook全新无监督机器翻译法，BLUE测试提升超过10分！

这也是之前谷歌翻译出现奇怪宗教预言的原因之一，因为《圣经》是被翻译成最多语种的文本之一，专家推测谷歌应该使用《圣经》文本来训练谷歌机器翻译系统，而当出现杂乱无章的输入以后，机器拼命想要从中“找出”意义，...通过旋转对齐词嵌入结构，进行词到词的翻译 Facebook无监督机器翻译的方法，首先是让系统学习双语词典，将一个词与其他语言对应的多种翻译联系起来。...通过旋转并对齐不同语言的词嵌入结构，得到词到词的翻译用无监督反向翻译技术，训练句到句的机器翻译系统当逐字翻译实现以后，接下来就是词组乃至句子的翻译了。...通常而言，这些模型在训练数据（也即翻译好的语言对）较少时表现更好，这也是首次将其应用于无监督的机器翻译。基于短语的机器翻译系统，能够得出正确的单词，但仍然不能形成流畅的句子。...从短期来看，这肯定有助于我们翻译更多的语言并提高训练数据少的语言的翻译质量。但是，从这种新方法和基本原则中获得的知识，可以远远超出机器翻译的范畴。

8922 0

AutoML 在推荐系统中的应用

近几年在机器学习领域兴起的自动机器学习（AutoML）技术，便是为了解决机器学习模型训练难，落地难这个痛点所做的努力。...我们同样可以把 AutoML 技术应用到推荐系统的建模中，这次分享主要介绍用哪些方法来打造一个 AutoML 系统，并用于提升推荐系统的搭建效率。...由于传统机器学习模型和深度学习模型在建模过程中侧重点不同，AutoML 也大致分为自动传统机器学习和自动深度学习（如图 1）。...code 进 AutoML 系统中，可以用一种模型来学习最优组合。...上述内容便是我们在实际应用 AutoML 中的感想和经验，希望能对大家有用。我们也希望更多的人开始了解和运用这个领域的方法，帮助他们加快机器学习系统的研发和生产。

8714 0

洞见｜如何评价谷歌刚刚上线的神经机器翻译（GNMT）系统？

Google最新宣布发布谷歌神经机器翻译（GNMT：Google Neural Machine Translation）系统，在官方博客中Google称该系统使用了当前最先进的训练技术，能够实现到当下机器翻译质量上最大的提升...简单来说，Google Translate 在生成译文时，会在大量人工翻译的文档中查找各种模型，进行合理的猜测，从而得到恰当的翻译。...其中基于短语的机器学习（PBMT）将输入句子分解成词和短语，然后对它们的大部分进行独立翻译，而神经网络机器翻译（NMT）则将整个输入句子视作翻译的基本单元。...通过维基百科和新闻网站的例句测定发现：在多个样本的翻译中，神经网络机器翻译系统将误差降低了 55%-85%甚至以上。...如果用基于短语对齐的翻译模型，在对齐的时候通过引入一些基本的语言特性，或者词语重要性识别方法，就可以避免这个问题，这也是NMT的缺陷所在，不能很好地引入语言本身的一些特性，如构词和句法等。

1.3K5 0

Google工程师：谷歌翻译在几个月内效果明显提升的秘诀

问题链接： https://www.zhihu.com/question/55915702/answer/282532687 他描述道：曾经的印象中，谷歌翻译只是用来翻译单词、用来对文段粗解大意的。...今天查文献的时候，一时懒得一个个查单词了（几乎都是专业英语），就扔给了谷歌翻译，结果产生了以下效果：从上图可以看得出，这一段文字不仅翻译通顺，而且句子中的中文语法也更加符合中国人的语言习惯，而并非像原来那样按照英文语法僵硬地直译...Attention 大概的意思是把编码层的输出和解码层的输出结合起来计算一个含有对齐信息的上下文向量 (Context Vector)。由于带上了对齐信息，对长句的翻译效果有了显著的提高。...另外值得一提的是，上述模型都是端到端的模型（模型的输入和输出都是句子），不需要我们去处理语法 / 句法之类的问题。这其实就是降低了机器翻译研究的门槛，即不需要太多的领域内的专业知识。...「神经机器翻译」的大新闻，让谷歌翻译学会了整句翻译，现在，谷歌翻译的社区里，来自全球各地的译者都可以对谷歌翻译进行“调教”，谷歌翻译的进步，每个用户都是功不可没的。

92110 0

图解谷歌神经机器翻译核心部分：注意力机制

通过注意力机制，模型就能够有选择地关注输入序列中有用的部分，从而在解码器和编码器之间对齐。之后，神经机器翻译所面临的问题，基本上也都有了解决方案。...2016年，谷歌推出了首个基于神经机器翻译的翻译系统。现在，神经机器翻译已经成为了主流翻译工具的核心方法。在这段发展历程中，RNN和LSTM，已经有了大量的介绍。注意力机制到底是怎么运作的呢？...这是通过改变RNN中的权重和评分函数（如果有的话）来完成的。这些权重将影响编码器的隐藏状态和解码器的隐藏状态，进而影响注意力得分。谷歌神经机器翻译如何应用注意力机制？...在介绍谷歌神经机器翻译模型之前，还需要补补课，看一下另外两个模型。...谷歌的神经机器翻译模型谷歌神经机器翻译，集两者之大成，但受Bengio等人的模型影响多一点。

8343 0

终结谷歌每小时20美元的AutoML！开源的AutoKeras了解下

机器之心报道机器之心编辑部谷歌的 AutoML 每小时收费 20 美元，是不是很肉疼？GitHub 上的一个开源项目为广大从业者带来了福音。...beta 版链接：https://cloud.google.com/automl/ 谷歌的 AutoML 是机器学习工具中新的云软件集。...那么 AutoML 会是让所有公司或者个人轻松做人工智能的「万能钥匙」吗？没那么快！在计算机视觉中使用谷歌的 AutoML，每小时将花费 20 刀。简直疯了！...除非花钱去试，不然你都无法确定 AutoML 是否真的比你自己手工设计的网络更准确。有趣的是，在谷歌以此盈利之前，无论在谷歌还是 AI 社区，人们都更倾向于开源，将知识分享给每一个人。...知识应该是开源的总体来看，深度学习和 AI 是一种非常强大的技术，我们不应该为其设置如此之高的成本壁垒。没错，谷歌、亚马逊、苹果、Facebook 及微软都需要赚钱才能在竞争中存活下来。

9872 0

专栏 | 自动选模型+调参：谷歌AutoML背后的技术解析

机器之心专栏作者：huichan chen AutoML 是 Google 最新的产品，能够根据问题自动确定最优参数和网络结构。...本文章就关注解析 AutoML 背后的技术，由于 AutoML 缺乏技术文档，我们的解析有不到之处，还请多多更正。罗马不是一天建成的。...AutoML 并非一蹴而就，而是 Google 的研究者在过去几年不断思考中产生的理论与实践结合的完美产物。下图是 Google 的 AutoML 探索之路。 ?...从 Deepmind 被收购，Hinton 加入 Google，Tensorflow 的开源中可见 Google 对于 Deep Learning 的重视与远见。...最优单个 cell 的结构如下图： ? 可能 AutoML 用的就是这种技术吧。总结 Google 在大规模的调参中发现了手动调参不能够适应大数据时代的需求。

1.5K10 0

斯坦福NLP课程 | 第8讲 - 机器翻译、seq2seq与注意力机制

)的句子 y 的任务。...首先，需要大量的并行数据(例如成对的人工翻译的法语/英语句子) 1.6 SMT的学习对齐 [SMT的学习对齐] 问题：如何从并行语料库中学习翻译模型 P(x \mid y)？...进一步分解：我们实际上想要考虑 P(x,a \mid y) a 是对齐即法语句子 x 和英语句子 y 之间的单词级对应 1.7 对齐 Examples from: “The Mathematics...] 对齐是翻译句子中特定词语之间的对应关系注意：有些词没有对应词 1.8 对齐是复杂的 [对齐是复杂的] 对齐可以是多对一的 1.9 对齐是复杂的 [对齐是复杂的] 对齐可以是一对多的 1.10 对齐是复杂的...BLEU的细节 BLEU将机器翻译和人工翻译(一个或多个)，并计算一个相似的分数 n-gram 精度 (n通常为1-4) 对过于短的机器翻译的加上惩罚 BLEU很有用，但不完美有很多有效的方法来翻译一个句子

6937 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭