当今世界随着大数据、人工智能算法、云计算等技术的发展机器翻译技术又掀起一波新浪潮。伴随着该项技术不断发展的是一场由战争与压迫转为和平与发展的历史，同时这项技术的发展背后亦隐藏着巨大的权力纠纷。
作者：Chunyang Chen、Ting Su、Guozhu Meng、Zhenchang Xing、Yang Liu
机器之心原创 作者：邱陆陆 「在教育领域做好，不是说要把某一个特定算法做到极致，而是如何把相对成熟的技术与教育的结合做好。」 《连线》杂志在总结 2017 年人工智能领域学术研究现状时，提到了一个担忧，即当前大多数人工智能技术的发展都极度依赖极少数核心创新算法的支持，换句话说，算法这事，也会有「僧多粥少」的问题。的确，神经网络不是卷积神经网络就是循环神经网络，处理的对象总逃不过语音、图像、文本，而顺理成章的应用思路也就智能音箱、人脸识别这么几个。因此尚未完全成规模的浅滩市场里已经挤进了太多的重磅鲨鱼型选手，
这个春节有些心神不定，只得靠读书和学习平复心情。《人工智能简史》去年很火，在京东的销售榜中也很考前，未能免俗，自己抽空读了一遍，随记随想。
Skype前几天推出了实时语音翻译的预览版，让用户可以跨越语言的障碍畅快交流。今天我们就来聊聊微软是如何做到这一点的。 Skype 的翻译系统主要分三步：首先，把你的实时语音转换成文字；然后，再把文字翻译成另一种语言的文字；最后，把文字转换成语音。其中，识别实时语音并转换成文字一直是最棘手的部分。 图像处理和语音识别是深度学习发展的两个主要方向。近几年来，由于深度学习的进步，语音识别依靠深度神经网络（deep neural networks）也取得了不少进展。神经网络在八十年代就已出现，但真正开始焕发光芒
AI科技评论消息，5月18日凌晨，Google CEO Sundar Pichai在I/O大会上正式公布了第二代TPU，又称Cloud TPU或TPU 2.0，这一基于云计算的硬件和软件系统，将继续支撑Google最前沿的人工智能技术。 第一代TPU于去年发布，它被作为一种特定目的芯片而专为机器学习设计，并用在了AlphaGo的人工智能系统上，是其预测和决策等技术的基础。随后，Google还将这一芯片用在了其服务的方方面面，比如每一次搜索都有用到TPU的计算能力，最近还用在了Google翻译、相册等软件
【新智元导读】Kyunghyun Cho是纽约大学计算机科学与数据科学助理教授。他是蒙特利尔大学博士后，导师是 Yoshua Bengio。他于2014年初在阿尔托大学获得博士和硕士学位。本次演讲题是
image.png 大数据似乎在一夜之间迅速走红，它势不可挡地冲击着金融、零售等各个行业。云计算将如何改变计算的世界？未来将有怎样的应用前景？如何解决“信息孤岛”的问题？大数据又将如何提高我们决策的准确性，帮助我们更准确地预测未来？ 在2014年7月25日腾讯互联网与社会研究院主办的“大数据连接的未来——2014腾讯互联网与社会研究院高峰论坛”上，中国人民大学信息学院副院长文继荣分享了《大数据的经验主义解释》。 中国人民大学信息学院副院长文继荣 大数据的经验主义解释 今天很高
机器之心原创 作者：邱陆陆 机器翻译领域正经历又一次骤雨疾风般的变革。2014 年，Yoshua Bengio 组做出了第一个循环网络编码器-解码器神经机器翻译模型。而后仅 3 个月，基于 LSTM 结构和注意力机制的神经机器翻译系统就达到了可以与统计机器翻译（SMT）媲美的水平。到了 2016 年，谷歌翻译正式将神经机器翻译用于八个英语与其他语言的语言对，让深度学习多了一个影响每个人的接口。 今年，网易有道上线了自主研发的 YNMT，让以中文为中心的、根据中文用户使用习惯定制的神经翻译系统服务于 6 亿有
随着全球互联互通日益频繁，几乎人人都渴望着实时翻译这一“逆天”技术能早日变成现实，伴随这一代代科学家们不懈的努力，科幻正一步步照进现实。
---- 新智元报道 编辑：David 拉燕 【新智元导读】AI先驱吴恩达接受专访，谈了他对未来10年AI大趋势的展望。他认为，未来的技术落地，重点会从硬件转向数据，形成「数据为中心」的AI。 你是否曾经觉得你已经受够了你目前的工作，想要换个方向？如果你有，你绝对不是一个人。然而，除了参加大辞典，还有一些不太激进的方法，比如吴恩达的方法。 吴恩达是当今人工智能领域最杰出的人物之一。 他是Landing·AI和DeepLearning.AI的创始人，Coursera的联合主席和联合创始人、斯坦福大学
昨天，加州大学旧金山分校的Joseph Makin 等人在 Nature Neuroscience上发表了一篇论文，标题为《利用 encoder-decoder 框架，将大脑皮质活动翻译为文本》（Machine translation of cortical activity to text with an encoder–decoder framework）。
机器之心报道 参与：机器之心编辑部 今日，微软研究团队表示，微软和微软亚研创造了首个在质量与准确率上匹配人类水平的中英新闻机器翻译系统。黄学东告诉机器之心，他们采用专业人类标注与盲测评分代替 BLEU 分值而具有更高的准确性，且新系统相比于现存的机器翻译系统有非常大的提升。因此，根据人类盲测评分，微软机器翻译取得了至少和专业翻译人员相媲美的效果。 微软亚洲与美国实验室的研究者称，其中英新闻机器翻译系统在常用的新闻报道测试集 newstest 2017 上达到了人类水平。该测试集由来自业界和学界的团队共同开发
【新智元导读】微软昨天宣布其研发的机器翻译系统首次在通用新闻的汉译英上达到了人类专业水平，实现了自然语言处理的又一里程碑突破。 由微软亚洲研究院与雷德蒙研究院的研究人员组成的团队今天宣布，其研发的机器翻译系统在通用新闻报道的中译英测试集上，达到了人类专业译者水平。这是首个在新闻报道的翻译质量和准确率上媲美人类专业译者的翻译系统。 微软技术院士，负责微软语音、自然语言和机器翻译工作的黄学东博士表示，这是自然语言处理领域的一项里程碑式的成就。“这是我们的情怀，是非常有意义的工作，”黄学东告诉新智元：“消除语言障
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】数据集包含葡萄牙语和汉语普通话。 虽然全中国的人都在说汉语，但具体到各地的方言却略有不同，比如同样是小巷的意思，「胡同」一开口就知道是老北京了，而到了南方则叫「弄」。 这种细微的地域性差异反应在「机器翻译」任务上，就会显得翻译结果不够「地道」，而目前几乎所有的机器翻译系统都没有考虑地区性语言（即方言）的影响。 而在世界范围内也存在这种现象，比如巴西的官方语言是葡萄牙语，跟欧洲的葡萄牙语之间也有一些地域性差异。 最近谷歌发布了一个全新的，可用于Fe
雷锋网AI科技评论按：12月21日，由创新工场、搜狗、今日头条三家联合举办的首届 “AI Challenger全球AI挑战赛”在北京举办落幕仪式及颁奖典礼。雷锋网记者也前往了颁奖典礼现场，进行了全程跟踪报道。 都有哪些参赛队伍获奖？ 大赛分为视觉和翻译两大类，共五个赛道。分别是人体骨骼关键点检测竞赛、图像中文描述竞赛、场景分类竞赛、英中机器文本翻译竞赛和英中机器同声传译竞赛。参赛队伍共计7079支，其中场景分类参赛团队最多，达2004支。人体骨骼关键点检测参赛团队1735个，图像中文描述1479个参赛队，机
AI 研习社按：12月21日，由创新工场、搜狗、今日头条三家联合举办的首届 “AI Challenger全球AI挑战赛”在北京举办落幕仪式及颁奖典礼。AI 研习社记者也前往了颁奖典礼现场，进行了全程跟踪报道。 都有哪些参赛队伍获奖？ 大赛分为视觉和翻译两大类，共五个赛道。分别是人体骨骼关键点检测竞赛、图像中文描述竞赛、场景分类竞赛、英中机器文本翻译竞赛和英中机器同声传译竞赛。参赛队伍共计7079支，其中场景分类参赛团队最多，达2004支。人体骨骼关键点检测参赛团队1735个，图像中文描述1479个参赛
我们这里讲的自动翻译指的是机器翻译，虽然机器翻译未必准确，但在它可以帮助我们快速实现原型，这在项目初期确实能很大地提升开发效率。
到目前为止，虽然机器翻译无法完全做到「信、达、雅」，但翻译结果的准确性对于一般应用场景来说已经足够。
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 12日下午的互联网大数据分论坛，滴滴机器学习研究院研发总监刘威、百度主任架构师、机器翻译技术负责人何中军、京东商城大数据研发部负责人刘彦伟、中国人民大学
作者：科大讯飞cobbyli、zmwang 摘自：36氪 (36kr.com) 不久前，一个实时翻译视频风靡网络，视频中两名分别说着英语和西班牙语的人借助Skype软件的实时翻译功能竟然实现了无障碍交
【新智元导读】深度学习和计算机视觉专家、特斯拉人工智能部门主管Andrej Karpathy最近提出将神经网络视为Software 2.0，而非“机器学习中的一种工具”，讨论了Software 2.0在机器视觉、语音识别、机器翻译等领域逐渐取代“Software 1.0”的应用，以及它的优势和局限。作者认为，Software 2.0的未来是光明的，因为当我们开发通用人工智能时，肯定会写成Software 2.0。 我有时看到人们把神经网络称为“机器学习工具箱中的另一种工具”。神经网络作为一种工具有这样那样的
自然语言理解（NLU）和语言翻译是一系列重要应用的关键，包括大规模识别和删除有害内容，以及连接世界各地不同语言的人们。尽管近年来基于深度学习的方法加速了语言处理的进展，但在处理大量标记训练数据不易获得的任务时，现有系统的处理水平仍然是有限的。
翻译没有唯一标准答案，它更像是一种艺术。 AI科技评论消息：14 日晚，微软亚洲研究院与雷德蒙研究院的研究人员宣布，其研发的机器翻译系统在通用新闻报道测试集 newstest2017 的中-英测试集上，达到了可与人工翻译媲美的水平；这是首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统。 newstest2017 测试集由来自产业界和学术界的团队共同开发完成，并于 2017 年在 WMT17 大会上发布。而新闻（news）测试集则是三类翻译测试集中的一个，其他两类为生物医学（biomedical
小编邀请您，先思考： 1 如何获取高质量数据？ 2 数据质量如何识别？ 温馨提示：加入圈子或者商务合作，请加微信：luqin360 长期以来，在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。
作为自然语言处理中一项非常重要的应用，现代意义上的机器翻译概念从上世纪40年代提出至今，经过了几代革新，现已初步实现了多场景的落地和应用。而近几年随着机器翻译质量的提高，机器翻译将代替人工翻译的声势逐渐浩大起来，那么机器翻译对于人工翻译而言是威胁还是可利用工具？在多大程度上机器翻译又能帮助普通用户呢？
相信不少人还记得中学的时候全文背诵《陈涉世家》的痛苦，当然还有考试的时候让你翻译某一句名言，像是“燕雀安知鸿鹄之志哉”，或者“天下苦秦久矣。吾闻二世少子也，不当立，当立者乃公子扶苏”。
长期以来，在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。也有人认为，曾经阻碍人工智能领域取得各种重大突破的，并不是什么高深的算法，而是缺乏高质量的数据集。然而讨论的共同中心是，在当下最前沿的机器学习方面，数据是一个相当关键的组成部分。 获取高质量的初始数据对于那些运用机器学习作为他们业务核心技术的创业公司来说是十分重要的。虽然许多算法和软件工具都是开源和共享的，但是好的数据通常是私人专有而且难以创建的。因此，拥有一个大型的、特定领域的数据集可以成为竞争优势的重要来源，尤其是如果初创公司能
导读：长期以来，在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。也有人认为，曾经阻碍人工智能领域取得各种重大突破的，并不是什么高深的算法，而是缺乏高质量的数据集。然而讨论的共同中心是，在当下
由于人类语言的流动性, 自动翻译或者机器翻译可能是最具挑战性的人工智能任务之一.20世纪90年代, 统计方法被用于完成这项任务, 取代了此前传统上的基于语法规则的翻译系统. 最近, 深度神经网络模型在命名为神经机器翻译的领域中获得了最先进的成果.
机器学习算法简介 最近几年人工智能（AI）技术得到飞速发展，其在各个领域的运用也不断取得重大成果。机器学习被评为人工智能中最能体现人类智慧的技术，机器学习在量化金融中的运用我们通过下例介绍，以便大家有个直观印象。 假设我们要去预测某个连续变量Y未来的取值,并找到了影响变量Y取值的K 个变量，这些变量也称为特征变量（Feature Variable）。机器学习即是要找到一个拟合函数f(X1,X2,…,XK|Θ)去描述 Y和特征变量之间的关系，Θ为这个函数的参数。 要找到这样的函数，必须要足够量的观测数据，假设
不管你在世界的哪个地方，美国、巴西、法国或者亚洲的婆罗洲岛，借助机器翻译，谷歌和Facebook这类软件都可以把平台上的几乎任何文字内容都翻译成当地语言。
【导语】9 月 7 日，在CSDN主办的「AI ProCon 2019」上，微软（亚洲）互联网工程院人工智能语音团队首席研发总监赵晟、微软（亚洲）互联网工程院 Office 365资深产品经理，Office 小程序负责人张鹏共同发表《微软语音AI与微软听听小程序实践》的主题演讲，分享微软人工智能语音的技术以及微软听听小程序的落地实践。
作者 | Antonio 编辑 | 陈彩娴 ACL 2022已经于近期正式在官网上刊登了录取的文章，其中涉及到词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）的文章共有4篇，参考下图的查询。 WSD是指识别出有多个义项的目标词汇在上下文中的含义，是NLP中一个重要并且具有NP-hard复杂度的任务，不仅可以帮助机器更好地识别词汇语义，还对机器翻译、文本理解等下游任务起到辅助作用。 本文简要整理并介绍其中已经公布了论文全文的前三篇，值得注意的是，这三篇都出自同一个课题组，即来自意大利罗
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
自然语言处理果真是人工智能皇冠上的明珠，在走向摘取颗果实的路上，人类恐怕还只是走了一半。
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我今天演讲的主题是智能简史，中国人常说知古见今，这个演讲的目的就是希望从过去、现在看到未来。
《圣经·旧约·创世记》中记载着「巴别塔」的传说：人类联合起来兴建能通往天堂的高塔。
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Moritz Mueller-Freitag 编译 | 笪洁琼 万如苑 一针 长期以来，在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。也有人认为，曾经阻碍人工智能领域取得各种重大突破的，并不是什么高深的算法，而是缺乏高质量的数据集。然而讨论的共同中心是，在当下最前沿的机器学习方面，数据是一个相当关键的组成部分。 获取高质量的初始数据对于那些运用机器学习作为他们业务核心技术的创业公司来说是十分重要的。虽然许多算法和软件工具都是开源和共享的，但是好的数据通
ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)，是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，即AIGC的一款具体的应用和产品。它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。
【新智元导读】“世界末日时钟是23点57分。我们正在经历世界上的戏剧性的发展，这表明我们越来越接近末日和耶稣的回归。”这段惊悚的“预言”来自谷歌翻译。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。这次，要怪AI是“黑盒”，还是拖出谷歌员工来背锅？
发明计算机的最早目标之一就是自动将文本从一种语言翻译成另一种语言。
计算语言学是一门结合计算机和语言学的交叉领域。在这一领域，有这样一位极为罕见的文理兼通、跨学科的研究型专家。他既懂得理科中的数学、物理、化学和计算机科学，又懂得语言学中的古代汉语、现代汉语、文字学、音韵学和普通语言学，深研过汉、英、法、德、俄、日等语言的语音、词汇和语法的自动处理，并把各方面的知识紧密地结合起来综合应用，在计算机上加以实现，完成各种研究任务。他在不同学科、不同语言研究中都取得重要的成就，分别成为这些学科的学术带头人。
机器翻译一直是非常吸引研究者的「大任务」，如果某些方法被证明在该领域非常有效，那么它很可能可以扩展到其它问题上。例如 Transformer，它出生于机器翻译家族，却广泛应用于各种序列建模任务。
阿里机器翻译团队在本次比赛中，参加了英语到德语和德语到英语两个语向的句子级别和词级别的七项质量评估任务，收获了六项世界冠军。其中，德语到英语的统计机器翻译评估任务中（German-English SMT)，句子级别和词级别的预测任务分别取得第一名；英语到德语的统计机器翻译评估任务中 (English-German SMT)，句子级别取得第一名，词级别的词预测和漏词预测分别取得第一名。同时，英语到德语的神经网络机器翻译评估任务中 (English-German NMT)，词级别的词预测取得第一名。
OpenAI今天在官博上介绍了他们的新NLP模型，刷新了7大数据集的SOTA(当前最佳结果)，并且能够在不进行任何与领域知识相关数据训练的情况下，直接跨任务执行最基础的阅读理解、机器翻译、问答和文本总结等不同NLP任务。
AiTechYun 编辑：nanan 微软本周三宣布，他们已经创造出了第一台机器翻译系统，能够以与人一样的准确度将新闻稿件从中文翻译成英文。该公司表示，他们对该系统进行了反复的测试，从各种网络报纸上收
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