机器翻译是 NLP 的经典应用之一，它将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。随着深度学习技术的发展，神经机器翻译（NMT）已经成为主流的机器翻译方法，取得了显...

在深度学习时代早期，人们使用RNN（循环神经网络）来处理机器翻译任务。一段输入先是会被预处理成一个token序列。RNN会对每个token逐个做计算，并维护一个...

跨境电商的第一步是选品，这直接关系到后续业务的成败。在选品初期，面对海量的产品种类和复杂的市场数据，我曾感到无从下手。直到使用了 DeepSeek，情况发生了巨...

在人工智能（AI）的快速发展中，本论文旨在探讨该领域的最新进展和未来趋势。通过综合分析现有研究，本文将为读者提供一个全面的理解，包括AI技术的关键概念、应用领域...

在当今数字化浪潮中，自然语言处理（NLP）技术作为人工智能领域的璀璨明珠，正以惊人的速度融入我们的生活。从智能语音助手到智能客服，从机器翻译到内容创作辅助，NL...

但「正统」注意力机制其实来源于2014年Bengio的论文，ACM还在图灵奖颁奖时，为Bengio写的贡献为「引入了一种注意力机制，带来了机器翻译的突破，并形成...

几个小时前，著名 AI 研究者、OpenAI 创始成员之一 Andrej Karpathy 发布了一篇备受关注的长推文，其中分享了注意力机制背后一些或许少有人知...

NLP是AI的一个子集，专注于使计算机能够理解和处理人类语言。它利用语言学、统计学和机器学习等技术，让计算机能够分析、理解和生成人类语言，从而实现更自然、更流畅...

LLM，全称Large Language Model，即大型语言模型。LLM是一种强大的人工智能算法，它通过训练大量文本数据，学习语言的语法、语义和上下文信息，...

在当今科技迅猛发展的时代，人工智能已经成为了各个领域的热门话题。其中，自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）作为人...

在全球化的时代，不同文化和语言之间的交流日益频繁。然而，文化和语言的多样性也带来了理解和交流上的巨大挑战。人工智能作为一项具有变革性的技术，在应对这些差异方面发...

综上所述，利用 NLP 技术提高机器翻译中对文化特定词汇和习语的理解与翻译准确性需要综合运用数据收集与预处理、双语词典与词汇资源、多模型训练、语言模型与上下文信...

在NLP模型领域中，seq2seq是一种常见的模型结构（序列到序列），其于 2013年、2014 年被多位学者共同提出，在机器翻译任务中取得了非常显著的效果，随...

在自然语言处理（NLP）的广阔天地里，seq2seq模型架构（即将一个序列映射到另一个序列）犹如一颗璀璨的明星，自2013至2014年间由多位研究先驱携手点亮，...

机器翻译是指使用计算机程序将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本。这是自然语言处理领域的一个重要研究方向，也是实际应用中非常有价值的技术之一。

目前为止，whatsapp是没有内建的翻译功能的，但是我们可以通过其他途径来实现它的翻译功能，比如说：