内容提要：今年的「双 11」，似乎比往年来得更早一些。而每年剁手党们狂欢的背后，离不开技术力量的支持。今年，阿里旗下的速卖通就赶在「双 11」之前，推出了多语言实时翻译服务，方便全球的消费者们一起来「剁手」。
NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋先生关于计算领域之未来的主题演讲。 演讲人：黄仁勋 NVIDIA 创始人兼 CEO 2018/11/21 周三 10：00 - 12：00 | 主会场 三层金鸡湖厅
随着“学生减负”号召的提出，不少“鸡娃”家长们发现，今年的课下辅导门路似乎已经不再好找了。尤其是英语学习，离开了老师，孩子们连单词关都很难突破，使用智能手机查单词更多时候反倒增加了学习的诱惑，更难提升学习的效果，这时候有一个专门用于英语学习的智能翻译工具就显得尤其重要了。
在 8月7日在德国柏林召开的2016 计算语言学（ACL）大会上，学者Thang Luong、Kyunghyun Cho 和 Christopher D. Manning进行了关于神经机器翻译（NMT）的讲座。神经机器翻译是一种简单的新架构，可以让机器学会翻译。该方法虽然相对较新，已经显示出了非常好的效果，在各种语言对上都实现了最顶尖的表现。神经网络在自然语言处理方面，未来有巨大的应用潜力。 讲座学者之一 Kyunghyn Cho 与深度学习“大神” Yoshua Bengio、蒙特利尔大学学者 Jun
选自 einstein.ai 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、蒋思源 自然语言处理（NLP）这个领域目前并没有找到合适的初始化方法，它不能像计算机视觉那样可以使用预训练模型获得图像的基本信息，我们在自然语言处理领域更常用的还是随机初始化词向量。本文希望通过 MT-LSTM 先学习一个词向量，该词向量可以表征词汇的基本信息，然后再利用该词向量辅助其它自然语言处理任务以提升性能。本文先描述了如何训练一个带注意力机制的神经机器翻译，其次描述了如何抽取该模型的通用词向量与将其应用于其它任务的性能。
选自arXiv 作者：Antonio Valerio Miceli Barone等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 在神经机器翻译问题中，不同的堆叠架构已经多次在不同研究中展现出了良好的表现，而深度转换架构（Deep transition architecture）则成功地用于语言建模等用途中。爱丁堡大学与 Charles University 的研究者们对这两种架构的多个组合形式在 WMT 翻译任务中的表现进行了测试，并提出了结合堆叠与深度转换的新型神经网络：BiDeep RNN。
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 广义上讲，“翻译”是指把一个事物转化为另一个事物的过程。 在人类语言的翻译中，一种语言文字通过人脑转化为另一种语言表达，这是一种自然语言的“翻译”。 如图1所示，可以通过计算机将一句汉语自动翻译为英语，汉语被称为源语言（Source Language），英语被称为目标语言（Target Language）。 图 1 通过计算机将一句汉语自动翻译为英语 一直以来，文字的翻译往往是由人完成的。 时至今日，人工智能技术的发展已经大大超越了人类传统的认知，用计
在人类语言的翻译中，一种语言文字通过人脑转化为另一种语言表达，这是一种自然语言的“翻译”。
世界读书日 世界，是一本书 再帅气的容颜都会有老去的一天，唯有我们读过的书会积累在我们的身体里成为财富！ ——沈剑 又到了一年一度的423世界读书日 也到了大家囤书的好时候 既然要囤书 就要囤经典书，囤好书 鉴于很多经典好书大家可能已经买过了 所以本期书单主要以近期重量级新书为主 并辅以过于值得回味的经典书 希望可以帮助大家在知识的海洋中尽情地遨游~~ 对了，文末还有福利哦！ ---- 01 量子计算 本书是量子计算与量子信息领域的经典著作，是量子信息领域及物理领域被引用次数高的图书之一，
麻省理工学院一位经济学家撰写的新研究表明，改进后的翻译软件可以显著促进在线国际贸易——这是机器学习对经济活动产生明显影响的一个显著案例。研究发现，eBay在2014年改进了自动翻译程序后，可以使用这一新系统的两个国家的贸易额猛增了10.9%。
2022年7月，Meta（原Facebook）AI 发布了一个大规模机器翻译模型NLLB-200，该模型在神经网络架构上混合了稠密和稀疏神经网络，参数规模达545亿，在覆盖202种语言、2440个语向的180亿平行句对上进行训练，训练后的单一模型可支持所有覆盖语言之间的的自动翻译（即202X201=40602个语向的互译）。 该模型的名字是英文No Language Left Behind的缩写，体现了机器翻译实现世界上所有语言互译的美好愿景。 1 历经70载，机器翻译进入 深度学习驱动时代 机器翻译诞生于
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 2022年7月，Meta（原Facebook）AI 发布了一个大规模机器翻译模型NLLB-200，该模型在神经网络架构上混合了稠密和稀疏神经网络，参数规模达545亿，在覆盖202种语言、2440个语向的180亿平行句对上进行训练，训练后的单一模型可支持所有覆盖语言之间的的自动翻译（即202X201=40602个语向的互译）。 该模型的名字是英文No Language Left Behind的缩写，体现了机器翻译实现世界上所有语言互译的美好愿景。 历经70载，机器翻
10月27日晚7点，机器之心最新一期线上分享邀请到东北大学教授、博士生导师肖桐带来分享，系统梳理机器翻译发展的技术脉络，并介绍机器翻译发展历程中的经典工作。直播过程中将送出20本肖桐和朱靖波教授的联合著作《机器翻译：基础与模型》。详情见文末。 广义上讲，“翻译”是指把一个事物转化为另一个事物的过程。 在人类语言的翻译中，一种语言文字通过人脑转化为另一种语言表达，这是一种自然语言的“翻译”。 如图1所示，可以通过计算机将一句汉语自动翻译为英语，汉语被称为源语言（Source Language），英语被称为目标
表示 n 元词组这一项的 BLEU 得分，为了使用一个数值来评价一个机器翻译系统，需要将
INTERFACE 分享者：陈伟、李健涛 机器之心报道 参与：李泽南 3 月 12 日，搜狗正式在线上平台发布了「旅行翻译宝」。这款随身翻译设备结合了搜狗神经网络机器翻译、语音识别、图像识别等多项技术，不仅支持语音、图像翻译等多种翻译模式，还提供中英日韩俄德等 18 种语言互译。 在深度学习快速发展的今天，机器翻译系统的能力究竟达到了什么样的水平？机器翻译是否已经可以代替人类翻译？3 月 17 日，机器之心与搜狗共同举办的 INTERFACE 线下分享中，搜狗语音交互技术中心研发总监陈伟、搜狗 IOT 事
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。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2022年7月，Meta（原Facebook）AI 发布了一个大规模机器翻译模型NLLB-200，该模型在神经网络架构上混合了稠密和稀疏神经网络，参数规模达545亿，在覆盖202种语言、2440个语向的180亿平行句对上进行训练，训练后的单一模型可支持所有覆盖语言之间的的自动翻译（即202X201=40602个语向的互译）。 该模型的名字是英文No Language Left Behind的缩写，体现了机器翻译实现世界上所有语言互译的美好愿景。 历经7
AI 科技评论按：比尔·盖茨曾说过，「语言理解是人工智能皇冠上的明珠」，沈向洋博士也说过「懂语言者得天下」。自然语言理解处在认知智能最核心的地位。它的进步会引导知识图谱的进步，会引导对用户理解能力的增强，也会进一步推动整个推理能力。自然语言处理的技术会推动人工智能整体的进展，从而使得人工智能技术可以落地实用化。 微软亚洲研究院副院长周明博士围绕这一观点有过不少系统的阐述。不论是在微软大厦举行的自然语言处理前沿技术分享会活动上，或是近日举办的 EmTech China 峰会上，周明博士围绕自然语言四个方面的进
学计算机的人通常有着比较系统的思维方式，按编程模式来看，即分为定义，分解，以及优化迭代的思路来解决问题。学语言的，极少数上过逻辑课，没有经过推理训练，一般偏向于模糊感性的思维方式。 机器翻译，则是理科
【导读】自然语言处理，即Nature Language Processing，一般简称为“NLP”，是人工智能领域的热点及微软赖以生存的技术。微软亚洲研究院副院长、ACL主席周明博士以《自然语言处理前沿技术》为题就NPL对微软的作用，及NPL的历史和未来进行了讲解与讨论。 人工智能的“新浪潮”已经来临 要想了解自然语言处理，就不得不先了解人工智能。人工智能（AI）技术作为当前最炙手可热的词汇，定是耳熟能详，但人工智能究竟是什么呢？ 人工智能主要包括以下三个层次： 第一是运算智能：即记忆、计算的能力，这一点机
【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
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 AI 科技评论获悉，中国机器翻译事业的开创者之一、原中国社科院语言研究所研究员刘倬老师与世长辞，享年 89 岁。沉痛悼念刘倬老师！ 刘倬，1933 年 4 月 4 日生于河北省大成县。1949 年从北京市立一中毕业后，他进入华北大学学习，同年11月被分配到哈尔滨外专学习俄语，1951 年毕业后留校任助教。1953 年，他被调入北京高等教育部，在综合大学司任科员。1954 年至 1960 年间，他在北京俄语学院任语言学讲师。 自 1960 年11月起，刘倬加入中国社会科学院
周末来点烧脑的，Salesforce爱因斯坦发布以来究竟做了哪些事情，做了哪些高科技含量的事情，下面我们就来一起看一看Salesforce爱因斯坦在自然语言处理领域的最新研究吧。
近日，微软亚洲研究院（MSRA）副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上，与大家讲解了自然语言处理（NLP）的最新进展，以及未来的研究方向，以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写，略有删减。 周明博士于1999年加入微软亚洲研究院，不久开始负责自然语言研究组。近年来，周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰（中国）、Rinna（日本）、Zo（美国）等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文（包括50篇以上的ACL文章），拥有国际发明专利40余项。 MSRA在机器翻
近日，微软亚洲研究院（MSRA）副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上，与大家讲解了自然语言处理（NLP）的最新进展，以及未来的研究方向，以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写，略有删减。 周明博士于1999年加入微软亚洲研究院，不久开始负责自然语言研究组。近年来，周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰（中国）、Rinna（日本）、Zo（美国）等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文（包括50篇以上的ACL文章），拥有国际发明专利40余项。 微软亚洲研究院
来源：环球科学ScientificAmerican 作者：陈宗周 本文长度为5200字，建议阅读5分钟 本文回顾机器翻译发展史，并分析这个曾一度陷入低潮的领域，是如何实现飞跃，并可能在不久的将来打破不同民族间的语言壁垒的。 2017年3月的全国“两会”上，李克强总理来到安徽代表团。讯飞公司董事长刘庆峰拿起桌子上一部手机模样的小设备，说出总理以前对讯飞的勉励——让世界聆听我们的声音，机器马上翻译成流利的英文。他又说“这个哈密瓜很甜”，机器立刻又翻译成流利的维吾尔语。这部叫晓译多语种翻译机的小机器，是讯飞公
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 18 个在机器翻译任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：RNNsearch、Multi-task、attention-model
【新智元导读】Facebook 今天宣布，从使用基于短语的机器翻译模型改为使用神经网络系统来处理其社交网络后端每天的翻译请求，每天翻译超过 45 亿次。与基于短语的系统相比，BLEU 平均相对提升了 11%。通过使用 Facebook 开源的深度学习框架 Caffe2，基于 RNN 的翻译能够迅速扩展。 Facebook 今天宣布，已经开始使用神经网络系统来处理其社交网络后端每天的翻译请求，总的翻译数量超过 45 亿次。通过使用 Facebook 在今年4月份开源的深度学习框架 Caffe2，基于 RNN
【新智元导读】 5月10日，Facebook发布了一项新的机器翻译技术，使用CNN技术而非传统的RNN，在翻译准确度超越了此前被认为是2016年10大AI突破技术的谷歌机器翻译，并且翻译速度上快了9倍。Facebook称，在速度上，新的机器翻译系统创下新的世界纪录。 本文带来对基于神经网络的机器翻译（NMT）技术的研究状况介绍和对比。我们看到：这一技术在过去两年中已经成为AI 界的一个热点研究， 学术界对神经机器翻译（NMT）的研究兴趣不减。今年到5月份为止，在开放存取论文网站 arXiv.org 上发表的
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。
【新智元导读】华为诺亚方舟实验室在他们一篇被 AAAI 2017 录用的论文里提出了一个新的神经机器翻译（NMT）模型，引入基于重构的忠实度指标，结果显示该模型确实有效提高了机器翻译的表现。华为诺亚方舟实验室的研究人员表示，他们的 NMT 技术与谷歌持平。 基于深度学习的机器翻译，简称深度机器翻译近两年来取得了惊人的进展，翻译的准确度综合评比已经超过传统的统计机器翻译，研究单位主要有蒙特利尔大学[1,2]，斯坦福大学[3,4]，清华大学[5,6]，谷歌[3,7,8]，微软[9]和百度[5,10]，以及华为诺
【新智元导读】 随着AlphaGo战胜柯洁，AI 所激起的惊慌不仅在围棋界蔓延，而且扩展到了几乎每一个领域，翻译受到的冲击尤为严重。深度学习的出现极大地变革了机器翻译：2013年以来基于神经网络的机器翻译在速度和准确度将翻译水平提升到了新的台阶。当下，科技巨头的激烈争夺以及学术界百花齐放的研究下，机器翻译水平仍在不断地进化当中，超过人类水平只是时间问题。在新的智能时代中，翻译这个“古老”的职业会消失吗？ “从事翻译的人很可能会看到一些工作机会在不断消失，他们必须要习惯一种‘创业思维’。” 5月27日，中国围
11月13日，深圳 - 腾讯AI Lab今日发布了一款AI辅助翻译产品 - “腾讯辅助翻译”（Transmart），可满足用户快速翻译的需求，用AI辅助人工翻译提高效率和质量。该产品采用业内领先的人机交互式机器翻译技术，融合神经网络机器翻译、统计机器翻译、输入法、语义理解、数据挖掘等多项前沿技术，配合亿级双语平行数据，为用户提供实时智能翻译辅助，帮助用户更好更快地完成翻译任务。产品旨在致敬人工翻译，辅助人工翻译更快、更好地完成任务，探索人工智能赋能翻译行业新思路。
【新智元导读】 微软几乎所有和 AI 相关的重要产品，背后都体现了 NLP 技术的重要性，这也是微软亚洲研究院深耕已久的领域。微软亚洲研究院副院长、ACL主席周明博士以《自然语言处理前沿技术》为主题，分享了微软对包括神经网络翻译、聊天机器人、阅读理解等板块在内的 NLP 领域的思考，并接受了新智元等媒体的采访。周博士指出，“语言智能是人工智能皇冠上的明珠”，他认为目前 NLP 技术的发展呈现出六大趋势，同时为大家阐述了未来的 NLP 技术的六大研究方向。 自然语言处理对于微软有多重要？ 微软几乎所有和 AI
【新智元导读】谷歌今日更新博客，介绍了谷歌神经机器翻译系统重大更新，实现了用单一模型对多语种通用表征。这种新的模型体积不仅与多语言翻译模型一样，参数相同，而且速度更快、质量更高。不仅如此，系统还实现“零数据翻译”，也即能够在从来没有见过的语言之间进行翻译。这意味着传说中的“巴别塔”有望成真。 （文／Mike Schuster，Melvin Johnson，Nikhil Thorat）过去10年中，谷歌翻译已从仅支持几种语言发展到了支持 103 种，每天翻译超过了 1400 亿字。为了实现这一点，我们需要构建
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
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：李沐，亚马逊首席科学家，来源：新智元 【导读】AI大牛李沐带你来装机！ AI大牛沐神来装机了，还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时，就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了，足见大家还是很期待的。 这不，沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型？ 而就在最近，币圈也在一直降温，同时GPU也明显降价了不少，就比
近年来随着深度学习和神经网络技术的发展，机器翻译也取得了长足的进步。神经网络结构越来越复杂，但我们始终无法解释内部发生了什么，“黑箱问题”一直困扰着我们。我们不清楚程序在翻译过程中如何进行决策，所以当翻译出错时也很难改正。随着深度学习在各行各业中的广泛应用，深度学习的不可解释性已经成为其面临的严峻挑战之一。
嘉宾：网易高级副总裁、网易有道CEO 周枫 【新智元导读】本周，新智元V享圈请来网易高级副总裁、网易有道CEO周枫一起畅聊机器翻译。周枫分享了有道在自然语言处理上的储备和技术优势，探讨神经机器翻译等一系列问题。本文带来精彩实录。 2017年以来，深度学习技术在翻译上不断取得突破，谷歌、Facebook相继宣布在翻译上取得了较为显眼的进步：除了准确度和支持翻译语种的不断增减，现在用单一语料库来训练机器翻译也已经成为了现实。 技术上的进步也促进了应用上的推车出新。今年3月，谷歌手机翻译已经通过更新可以让中国用户
李根 若朴 发自 十一假期 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AI+软件+硬件，让Google助手无处不在。 这是Google刚刚结束的产品发布会的核心旋律——开门见山、贯穿始终。Google预测：下一次的伟大飞跃，将发生在AI、软件和硬件的交叉路口。 那在这个伟大飞跃前夜，Google都发布了什么？量子位带你一文看尽、一文看懂。 AI为先（AI First） Google公司CEO劈柴哥（Sundar Pichai）第一个登场。 他首先谈到了最近美国遇到的几个灾难性事件。接着劈柴哥（再次）开始讲述
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
俞谦，携程度假大数据研发部算法工程师，主要负责机器翻译的研究与应用，目前专注于自然语言处理在垂域下的成熟解决方案。
从一些实例来看，AI的加持正让先发红利变得稀薄。 据外媒报道，云服务市场老大亚马逊即将在AWS上推出面向开发者的机器翻译服务。届时，开发者可以利用该服务为自己的网站或APP开发多语种版本。至于何时推出，据爆料者称，将在11月份亚马逊年度re:Invent大会之前。 可以说，当前的科技界呈现出了一种由亚马逊、谷歌、微软为主体的三足鼎立之势。而在相关的人工智能新兴产业上，他们的业务也是多有重合。以机器翻译和云服务市场为例，我们一起来看看现在的战况。 机器翻译——凭借10多年的经验 谷歌在市场站稳了脚跟 说到机器
搜狗语音交互技术中心 机器之心报道 每年的第三季度都是机器学习相关的顶级学术会议密集召开的时期，今年也不例外。其中，作为自然语言处理领域顶级国际会议之一的 EMNLP 2017 将于今年 9 月在丹麦首都哥本哈根举行，与此同时，第二届机器翻译大会（WMT 2017）将会作为本次会议的分论坛同时召开。今年的一大亮点是，WMT 首次增设了中文和英文间的新闻数据翻译任务。 搜狗语音交互技术中心代表搜狗参加了这次含金量极高的比赛，该中心研发的搜狗神经网络机器翻译（Sogou Neural Machine Trans
论文作者：郑在翔，周浩，黄书剑，陈家骏，许晶晶，李磊论文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2021/file/afecc60f82be41c1b52f6705ec69e0f1-Paper.pdf论文代码：https://github.com/zhengzx-nlp/REDER 1 简介 众所周知，（神经）机器翻译是一个序列到序列生成任务。标准的序列到序列生成模型类似于一个单工通信通道（在单工信道中信号传递是单向的，即只能从源端（源语言）到目标端（目标语言）；与之
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。
机器之心（海外）原创 作者：Mos Zhang 参与：Panda 机器翻译（MT）是借机器之力「自动地将一种自然语言文本（源语言）翻译成另一种自然语言文本（目标语言）」[1]。使用机器做翻译的思想最早由 Warren Weaver 于 1949 年提出。在很长一段时间里（20 世纪 50 年代到 80 年代），机器翻译都是通过研究源语言与目标语言的语言学信息来做的，也就是基于词典和语法生成翻译，这被称为基于规则的机器翻译（RBMT）。随着统计学的发展，研究者开始将统计模型应用于机器翻译，这种方法是基于对双语
编者按：ICLR 2019 于5月6日至9日在美国新奥尔良举行，本届投稿比去年增长了近60%，共收到1591篇，录取率为31.7%。由微软研究院与蒙特利尔大学 MILA 研究所合作的论文《Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks》获得了最佳论文奖。来自微软亚洲研究院的6篇论文入选了本届ICLR，内容涵盖多智能体的对偶学习、自然语言生成模型训练中的表征退化问题、基于知识蒸馏的多语言神经机器翻译、多视图立体场景重建等。本文将对这些工作进行介绍，感兴趣的读者可以在“阅读原文”中下载论文。
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