一窥谷歌神经机器翻译模型真面貌,其底层框架开源!

去年,谷歌发布了 Google Neural Machine Translation (GNMT),即谷歌神经机器翻译,一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的 模型。现在,它已经用于谷歌 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 玄学酱 浏览:139 回复:0

官方 | 从机器翻译到阅读理解,一文盘点PaddlePaddle九大NLP模型

ERNIE,PaddlePaddle官方还有很多其他的NLP 模型,覆盖了包括语义表示、语义匹配、阅读理解、 机器翻译、语言 模型、情感倾向分析、词法分析等各项NLP任务。本文将对这些 模型做一些梳理和介绍。语义表示-ERNIE知识增强的语义表示 模型 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 1168562833233928 浏览:33 回复:0

对抗神经机器翻译:GAN+NMT 模型,中国研究者显著提升机翻质量

年提出的 RNNSearch 模型。论文:对抗神经 机器翻译摘要在本文中,我们研究了神经 机器翻译(NMT)的新学习范式。以往的研究都将人类翻译的可能性最大化,我们则将人类翻译与 NMT ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 知与谁同 浏览:110 回复:0
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机器翻译语言代码列表 - 机器翻译

阿里翻译目前支持的语言如下,请确保使用正确的语言代码。注:文本翻译支持214种语言两两互译,图片翻译仅支持原图为中/英文的图片翻译成 ...

阿里巴巴机器翻译团队:将TVM引入TensorFlow中以优化GPU上的神经机器翻译

神经 机器翻译(NMT)是自动翻译的端到端方法,这个方法具有克服传统短语翻译系统缺点的潜力。阿里巴巴 机器翻译团队在此基础上,利用TVM又有了新的突破!译者注:TVM 是由华盛顿大学在读博士陈天奇等人提出的深度学习自动代码生成方法,该技术能够自动为大多数计算 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 【方向】 浏览:50 回复:0

使用NLP模型压缩镜像训练模型 - 机器学习PAI

PAI官方提供了NLP 模型压缩镜像,助力您快捷地进行文本类 模型的训练和优化。本文介绍如何在PAI-DSW和PAI-DLC中,使用该镜像 ...

图像智能处理类模型 - 机器学习PAI

在ModelHub中,PAI提供多种已经训练好的图像智能类 模型供您使用,本文为您介绍每种 模型的输入格式、输出格式及使用示例 ...

单个添加物模型 - 阿里云物联网平台

单个添加物 模型,即单个添加属性、事件和服务。下面介绍如何在物联网平台控制台定义物 模型 ...

PAI-Studio模型部署及预测 - 机器学习PAI

本文使用心脏病预测案例,为您介绍如何通过PAI进行一站式机器学习,包括 模型训练、 模型部署及在线预测服务调用 ...

设备使用物模型通信 - 阿里云物联网平台

本文介绍设备与物联网平台之间,如何通过物 模型实现多场景消息通信 ...

阿里巴巴机器翻译在跨境电商场景下的应用和实践

是快速迭代,正因为阿里 机器翻译支撑了如此之多的业务,所以需要快速大规模语料训练能力能够在短时间内训练出一个质量可用的 模型;而且在场景如此多的情况下,经常会出现语种的扩展,因此阿里 机器翻译也需要语种快速扩展的能力;最后还有对于 模型迭代更新效率的要求。对于上述 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 萌萌怪兽 浏览:61 回复:0

中国人工智能学会通讯——当巧妇遇到“大米”——机器翻译启示录

,后来我们几十年以后叫马尔夫 模型、野马 模型走的大概是这个路子。第四条提出了普遍语言问题,也就是语言之间有通用性。在 机器翻译中有个领域叫基于中间语言,当时他好像漫不经心写了个备忘录,这个备忘录我看了这四条, 机器翻译到现在,这几十年的发展历史,基本是按他的框架做 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 行者武松 浏览:128 回复:0

【深度】AI 入侵翻译,神经机器翻译进化让巴别塔7年内成真

取得了与 PBMT 不相上下的成绩。自那时起,从事 机器翻译研究的人提出了很多种方法改善 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。尽管如此,NMT 的表现仍是不足以成为产品被大规模部署 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 知与谁同 浏览:210 回复:0

《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

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 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 知与谁同 浏览:117 回复:0

《中国人工智能学会通讯》——2.28 端到端神经机器翻译

模型取代统计机器翻译的线性 模型;用单个复杂的神经网络取代隐结构流水线;用连接编码器和解码器的向量来描述语义等价性;用递归神经网络捕获无限长的历史信息。然而,端到端神经 机器翻译最初并没有获得理想的翻译性能,一个重要原因是训练递归神经网络时面临着&ldquo ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 知与谁同 浏览:101 回复:0

机器翻译-AI在线翻译,支持中英文双向语音翻译-阿里云

机器翻译,中英文双向语音翻译, 机器翻译电商版, 机器翻译通用版,AI翻译,在线翻译 阿里翻译依托领先的自然语言处理技术和海量的电商数据优势,研发基于注意力机制的深层神经网络翻译系统(NMT),目前该系统已经广泛应用在电商链路的各项业务中,包括SEO、搜索 ...
来自: 网站

电商内容多语言工具介绍 - 机器翻译

阿里翻译深耕多年电商场景,支持全方位的多语言商品信息内容优化,提供标题详描内容专属 机器翻译引擎、商品标题质量诊断及智能优化、图片语种诊断及翻译等服务。助力跨境贸易平台及商家有效提升商品的多 ...

机器翻译 & 推荐系统专题阅读小组 | 每周一起读 #10

PaperWeekly 将于本周针对& 机器翻译(NMT)和&推荐系统&方向分别增设专题阅读小组, 在组内发起「每周一起读」活动。我们将每周选定一篇优质文章,并为大家提供可撰写读书笔记和在线协同讨论的阅读工具。如果你 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 青衫无名 浏览:177 回复:0

深度!市场已经存在成熟产品,阿里为什么还要做机器翻译?

阿里巴巴从2012年就开始自主研发阿里翻译。经过3年多的发展, 机器翻译已经能够提供包括 机器翻译、人工翻译以及人机结合的业界领先电商领域翻译解决方案。阿里云 机器翻译是阿里语言服务发布的在线翻译服务,致力于帮助用户跨越语言鸿沟。它依托海量的互联网数据资源和 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 身行 浏览:2390 回复:1

《大数据原理:复杂信息的准备、共享和分析》一一1.2 机器翻译

。**1.2  机器翻译**叙述的目的是给我们呈现错综复杂和含糊不清。―Scott Turow非结构化数据是指那些没有被组织成具有某种属性或数值的数组的数据对象(见术语表,Data object)。电子表格将数据分布在各个单元格中,且标有行列位置 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:505 回复:0

同传翻译定价 - 机器翻译

,500三万分钟套餐81,000五万分钟套餐127,500十万分钟套餐240,000二十万分钟套餐450,000五十万分钟套餐1,050,000百万分钟套餐1,950,000定制引擎定制费用包括行业数据收集、语言 模型干预、翻译算法定制、专词干预及公有云隔离部署 ...

常见问题 - 机器翻译

机器翻译除文本翻译外是否提供其他形式的翻译? 目前仅开放文本翻译,后续将陆续上线语音翻译、图像翻译等接口,敬请 ...

【邓侃】哈佛大学机器翻译开源项目 OpenNMT的工作原理

一. 哈佛大学 机器翻译开源项目 OpenNMT2016年12月20日,哈佛大学自然语言处理研究组,宣布开源了他们研发的 机器翻译系统 OpenNMT [1],并声称该系统的质量已经达到商用水准。在 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 知与谁同 浏览:98 回复:0

C++ SDK - 机器翻译

-cpp-sdkmkdir sdk_build 机器翻译 C++ SDK 使用主要文件结构如下: - /aliyun-openapi-cpp-sdk--- /alimt--- /core ...

自定义词典 - 机器翻译

自定义词典前言在翻译的原文中会有很多专有名词、术语、非译单词、缩写词、代码等元素,阿里 机器翻译为了让用户可以自行设定原文中的术语或非译元素,我们为您提供了 机器翻译结果前处理功能,您可以将预先准备好的术语或词典上传到干预平台,对机器翻译的部分结果进行干预 ...

GetDocTranslateTask - 机器翻译

. 用户未开通 机器翻译服务 ...

单个添加物模型 - 阿里云物联网平台

单个添加物 模型,即单个添加属性、事件和服务。下面介绍如何在物联网平台控制台定义物 模型 ...

PAI-Studio模型部署及预测 - 机器学习PAI

本文使用心脏病预测案例,为您介绍如何通过PAI进行一站式机器学习,包括 模型训练、 模型部署及在线预测服务调用 ...

谷歌<em>机器翻译</em>取得颠覆性突破 到底几分真假?

那么Seq2Seq就是<em>机器翻译</em>里的爱因斯坦相对论,Seq2Seq是谷歌在机器学习顶会NIPS的一篇论文,<em>模型</em>简单漂亮,为文本生成尤其是<em>机器翻译</em>打下了良好的<em>模型</em>基础,所有的NMT(神经<em>机器翻译</em>)均在此<em>模...

跨越语言鸿沟-跨境电商多语言<em>翻译</em>实现电商全球化

2003年爱丁堡大学的Koehn提出短语<em>翻译模型</em>,使<em>机器翻译</em>效果显著提升,借助同时期Franz Och提出的对数线性模型及其权重训练方法,短语<em>翻译模型</em>在工业界开始广泛采用。2005年David Chang进一步提出了层次短语模型,...

大数据时代:<em>机器翻译</em>能否取代人工

国家科技奖的项目评审专家认为,该获奖项目突破了机器翻译领域内的四大世界级技术难题:“提出基于大数据的互联网<em>机器翻译模型</em>,快速响应高负荷翻译需求;基于大数据的翻译知识获取,克服语言数据噪声问题;通过深度...

《中国人工智能学会通讯》——2.27 ...改进统计<em>机器翻译</em>

利用深度学习改进统计<em>机器翻译</em>的核心思想是以统计<em>机器翻译</em>为主体,使用深度学习改进其中的关键模块,如语言模型[1]、<em>翻译模型</em>[2]、调序模型[3]、词语对齐[4]等。深度学习能够帮助<em>机器翻译</em>缓解数据稀疏问题。以语言...

对抗神经<em>机器翻译</em>:GAN+NMT <em>模型</em>,中国研究者显著...

作者认为,最新的 NMT 系统虽然相比以前的统计<em>机器翻译</em>(SMT)性能有了显著提升,但翻译质量还有很大的改进空间。作者认为,其中一个主要原因是 NMT 在训练时通常采用最大似然估计(MLE)原理,换句话说,也就是尽...

《中国人工智能学会通讯》——2.26 ...<em>机器翻译</em>研究进展

统计<em>机器翻译</em>为自然语言翻译过程建立概率<em>模型</em>并利用大规模平行语料库训练<em>模型</em>参数,具有人工成本低、开发周期短的优点,克服了传统理性主义方法所面临的翻译知识获取瓶颈问题,因而成为 Google、微软、百度、有道等...

阿里巴巴陈博兴:单天<em>翻译</em>词量超过千亿的秘密

在《云栖大讲堂第三期|未来人机交互技术沙龙》上阿里巴巴集团机器智能技术实验室的资深算法专家陈博兴介绍了阿里翻译团队在跨境电商领域内遇到的挑战以及相应采取的措施,即数据的搜集选择,<em>机器翻译模型</em>,以及阿里...

<em>机器翻译</em>是如何炼成的(上)

具体地,Och 在 2003 提出的基于最大熵的对数—线性模型和参数最小错误训练方法促使统计机器翻译方法能够将多种不同的特征函数融合进<em>机器翻译模型</em>中,并且自动学习它们各自的特征权重,使得翻译性能显著超越了其他...

无需平行语料库完成无监督<em>机器翻译</em>

Facebook试图将<em>机器翻译</em>的成功扩展到低资源语言对,研究了在没有任何平行数据的情况下,实现无监督的<em>机器翻译</em>。他们提出的<em>模型</em>有效地学习了在不使用任何标记数据的情况下进行翻译。论文下载链接:...

TensorFlow 神经<em>机器翻译</em>教程-TensorFlow Neural ...

<em>模型</em>在广泛的任务比如<em>机器翻译</em>,语音识别,文本总结中取得了巨大的成功。这个教程给读者 seq2seq <em>模型</em>一个完整的理解,并且展示如何从原型建立一个有竞争力的 seq2seq <em>模型</em>。我们专注于神经<em>机器翻译</em>任务,...
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