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腾讯技术工程官方号的专栏

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微信图片翻译技术优化之路

微信机器翻译

作者：poetniu，腾讯 WXG 应用研究员微信（WeChat）作为 12 亿+用户交流的平台，覆盖全球各个地区、不同语言的用户，而微信翻译作为桥梁为用户间的跨语言信息交流提供了便利。目前微信翻译每天为千万用户提供数亿次的翻译服务，且团队技术持续钻研，累计发表数十篇顶会论文、夺得多项 WMT 冠军。随着翻译质量的提升，微信翻译的应用形态从文本逐步扩展到图片、语音、网页、文档、视频等众多场景。本文以微信图片翻译为例介绍近一年的技术优化。文章术语 ViT：Vision Transformer NLP

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2021-12-24

2.2K0

「递归」第3集 | 向善的信念，让技术自带光芒

机器翻译编程算法语音识别

我们为什么叫「递归」 “递归” (recursion) 是一种在程序设计语言中被广泛使用的算法。它有两大特点，一是调用自己，二是化繁为简。我们当中那些优秀的技术人又何尝不是如此？他们以身作则，用实际行动影响身边的人，规范了流程、提高了效能，使整个团队从中得益。这就是我们「递归」栏目的初心，记录平凡腾讯技术人的不平凡。语言的存在使人类可以集思广益、通力协作，最终达成目标。而语言差异不仅带来沟通障碍，甚至会影响地域的发展。在腾讯有这么一个技术团队，他们专注于少数民族语言与汉语的互译研究，致力于解决

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2019-11-18

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腾讯民汉翻译征战全国机器翻译大赛夺得双冠

NLP 服务机器翻译

导语：一年一度的全国机器翻译大赛（CCMT 2019）于7月20日公布了比赛结果，来自TEG的腾讯民汉翻译团队自去年拿下英汉翻译冠军之后，再一次载誉而归。团队经过多日奋战，最终在30个参赛单位的角逐中脱颖而出，以绝对优势获得三个民族语种中“维吾尔-汉"、“蒙古-汉”任务冠军。而在一个月前国家部委举办的企业级机器翻译系统评测（非受限数据集）中，腾讯民汉翻译团队参加了两个项目，获得了藏语-汉语冠军，维吾尔语-汉语亚军的成绩，这些成绩彰显了腾讯在民族语言技术领域的核心竞争力。第十五届全国机器翻译大赛（C

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2019-07-23

3.3K0

AI商业产品经理：我眼中的AI简史

编程算法图像处理机器学习深度学习机器翻译

导语：ABC时代（AI+BigData+Cloud），作为腾讯云大数据及人工智能产品中心的一员，也算是站在了toB+ABC的“腾讯风口“。分享一些在AI领域作为一名商业产品经理的心得，希望尽可能系统化。适合对AI感兴趣的人群，无需产品和算法/研发背景知识。前言明镜所以照形，古事所以知今。无论做哪个行业属于哪个领域，我们回顾历史，总是可以发现一些规律，一些似曾相识。回顾历史，我们可以总结历史经验、把握历史规律，增强开拓前进的勇气和力量。 AI发展的三大浪潮事物发展总是有周期的，大到一个国家/朝代的

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2019-07-15

4.7K0

获“CAIS紫金奖”，腾讯民汉翻译践行“科技向善”

神经网络深度学习人工智能机器翻译语音识别

6月28日，中国人工智能峰会（CAIS 2019）上，腾讯民汉翻译从诸多项目评选中脱颖而出，获得“紫金技术创新奖”。 “CAIS紫金奖”颁奖现场作为一款定位于贴近用户的民汉信息互译产品，腾讯民汉翻译已经成为国内首个在小语种领域布局维、藏、蒙、哈、朝、彝等多语种全方位同声传译、实时互转的民汉交流工具。腾讯正在用技术践行“科技向善”理念。腾讯民汉翻译产品整体框架性能优势明显，各类竞赛获奖无数经过团队多年对海量民族语音、语言、图像、文本的海量标注，以及多轮功能迭代和用户交互体验优化，使得“腾

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2019-07-02

1.1K0

计算机视觉中的注意力机制

机器翻译机器学习神经网络深度学习人工智能

引言：在机器翻译（Machine Translation）或者自然语言处理（Natural Language Processing）领域，以前都是使用数理统计的方法来进行分析和处理。近些年来，随着 AlphaGo 的兴起，除了在游戏AI领域，深度学习在计算机视觉领域，机器翻译和自然语言处理领域也有着巨大的用武之地。在 2014 年，随着深度学习的进一步发展，seq2seq 的训练模式和翻译模式已经开始进入人们的视野。除此之外，在端到端的训练方法中，除了需要海量的业务数据之外，在网络结构中加入一些重要的模块也是非常必要的。在此情形下，基于循环神经网咯（Recurrent Neural Network）的注意力机制（Attention Mechanism）进入了人们的视野。除了之前提到的机器翻译和自然语言处理领域之外，计算机视觉中的注意力机制也是十分有趣的，本文将会简要介绍一下计算机视觉领域中的注意力方法。在此事先声明一下，笔者并不是从事这几个领域的，可能在撰写文章的过程中会有些理解不到位的地方，请各位读者指出其中的不足。

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2019-05-16

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腾讯 AI Lab 2018年度回顾

网络安全 https 机器翻译编程算法强化学习

2018年是颇具意义的一年，以“Make AI Everywhere”为愿景，我们在医疗、农业和公益等AI应用领域取得不错进展，也正在通过游戏和机器人等实验平台探索解决AI终极难题——通用人工智能——的道路。展望2019年，我们将继续通过前沿研究提升AI的认知、决策和创造力，深耕行业，拥抱消费互联网与产业互联网，做好“数字化助手”标配，提供更好的技术、工具与服务，为人们的日常生活和社会发展带来更多美好便利。以下是我们对腾讯AI Lab在2018年重点工作的回顾，也预祝大家新春安康吉祥。行业

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2019-01-30

13.8K0

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