中国AI通讯深度学习机器翻译的相关内容

文章 2017-09-04 来自：开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——2.27 利用深度学习改进统计机器翻译

2.27 利用深度学习改进统计机器翻译利用深度学习改进统计机器翻译的核心思想是以统计机器翻译为主体，使用深度学习改进其中的关键模块，如语言模型[1] 、翻译模型 [2] 、调序模型 [3] 、词语对齐[4]等。深度学习能够帮助机器翻译缓解数据稀疏问题。以语言模型为例。语言模型能够量化译文的流利度，对译文的质量产生直接的重要影响，是机器翻译中的核心模块。传统的语言模型采用 n-gram方法，通....

文章 2017-09-04 来自：开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——2.26 基于深度学习的机器翻译研究进展

2.26 基于深度学习的机器翻译研究进展机器翻译研究如何利用计算机实现自然语言的自动转换，是人工智能和自然语言处理的重要研究领域之一。机器翻译大致可分为理性主义和经验主义两类方法。基于理性主义的机器翻译方法 , 主张由人类专家通过编纂规则的方式 , 将自然语言之间的转换规律“传授”给计算机。这种方法的主要优点是能够显式描述深层次的语言转换规律。然而，理性主义方法对于人类专家的要求非常高，不仅....

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更新时间 2022-11-07 16:33:45

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