迄今为止，在我遵循的传统服务器端模型中，有一个客户端（由用户驱动的Web浏览器）向应用服务器发出HTTP请求。请求可以简单地请求HTML页面，例如当你单击“个人主页”链接时，或者它可以触发一个操作，例如在编辑你的个人信息之后单击提交按钮。在这两种类型的请求中，服务器通过直接发送新的网页或通过发送重定向来完成请求。然后客户端用新的页面替换当前页面。只要用户停留在应用的网站上，该周期就会重复。在这种模式下，服务器完成所有工作，而客户端只显示网页并接受用户输入
说到腾讯的翻译大家都不陌生，QQ和微信聊天平台上的翻译，QQ浏览器上的翻译全页等功能都是由腾讯云的机器翻译提供强大支持的，但腾讯云的机器翻译到底是啥？它和百度，有道那些翻译APP有啥不同？我相信有这些疑惑的不止我一个人。所以，今天我要和大家分享的就是我初次接触使用腾讯云机器翻译的一些认识，希望本文章能给想要了解腾讯云机器翻译的伙伴们提供一些小小的帮助。
在“机器翻译是如何炼成的（上）”的文章中，我们回顾了机器翻译的发展史。在本篇文章中，我们将分享机器翻译系统的理论算法和技术实践，讲解神经机器翻译具体是如何炼成的。读完本文，您将了解：
【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
人类传递信息的载体是语言，不同语言之间的交流靠的是翻译，比如世卫组织在疫情防控中，在官网上发布了一个公告，号召大家勤洗手以预防感染。
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。
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
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.
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唯物按：作者陈村，剑桥大学自然语言处理（NLP）组， 现为机器学习语义分析工程师。 Google Translate 作为久负盛名的机器翻译产品，推出 10 年以来，支持 103 种语言，一直是业界的
为了将 NLP 应用尽快部署到更多语言，Facebook 的研究者拓展并改进了其 LASER（Language-Agnostic SEntence Representations）工具箱。今天，他们开源了第一个可探索大量多语言句子表征形式的工具——LASER，将其与 NLP 社区分享。据称，该工具现在能应用于涉及 28 种不同字符系统的 90 多种语言中。LASER 将所有语言共同嵌入到一个共享空间中（而不是为每种语言建立一个单独的模型），从而实现这样的结果。一起开源的还包括涵盖 100 多种语言的多语言测试集。
跨语言自然语言处理是当下研究的热点。其中，跨语言词向量（Cross-lingual Word Embedding）可以帮助比较词语在不同语言下的含义，同时也为模型在不同语言之间进行迁移提供了桥梁。[Ruder et al., 2017] 详细描述了跨语言词向量学习方法和分类体系，将跨语言词向量按照对齐方式分为了基于词对齐、基于句子对齐、基于文档对齐的方法。其中基于词对齐的方法是所有方法的核心和基础。在基于词对齐的方法中，又有基于平行语料的方法，基于无监督的方法等。近些年，无监督方法成为研究热点。本文主要记录一些跨语言词向量的相关论文。
作者：Hany Hassan Awadalla 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 近日微软发布博客，提出一种半监督通用神经机器翻译方法，解决低资源语言机器翻译的问题，帮助解决方言和口语机器翻译难题。该研究相关论文已被 NAACL 2018 接收。 机器翻译已经成为促进全球交流的重要组成部分。数百万人使用在线翻译系统和移动应用进行跨越语言障碍的交流。在近几年深度学习的浪潮中，机器翻译取得了快速进步。 微软研究院近期实现了机器翻译的历史性里程碑——新闻文章中英翻译达到人类水平。这一当前最优
微软技术院士黄学东 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昨晚宣布，其研发的机器翻译系统在通用新闻报道测试集newstest2017（http://statmt.org/wmt17/translation-task.html）的中-英测试集上，达到了可与人工翻译媲美的水平。 和语音识别相比，判断机器翻译的准确率是一件非常困难的事，即使是两位专业的翻译人员对于完全相同的句子也会有略微不同的翻译，而且两个人的翻译都不是错的，因为表达同一个句子的“正确的”方法不止一种。 为了确保翻译结果准确且达到人类
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生成古诗词 序列到序列学习实现两个甚至是多个不定长模型之间的映射，有着广泛的应用，包括：机器翻译、智能对话与问答、广告创意语料生成、自动编码（如金融画像编码）、判断多个文本串之间的语义相关性等。 在序列到序列学习任务中，我们首先以机器翻译任务为例，提供了多种改进模型供大家学习和使用。包括：不带注意力机制的序列到序列映射模型，这一模型是所有序列到序列学习模型的基础；使用Scheduled Sampling改善RNN模型在生成任务中的错误累积问题；带外部记忆机制的神经机器翻译，通过增强神经网络的记忆能力，来完
机器之心原创 作者：虞喵喵 「接下来，NLP 将迎来 60 多年来发展最迅速的时期。」 6 月 1 日，在微软亚洲研究院（MSRA）的自然语言处理（NLP）主题沟通会上，副院长周明博士以《自然语言处理
全世界约有6900种语言，但大多数并没有英语这种数据规模，这也导致大多数的NLP基准仅限于英文任务，这大大制约了自然语言处理的多语言发展。
【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？
题图：quino-al-137872-unsplash 这是第 200 篇原创 建议阅读时间：5~20分钟 1 统计翻译模型(SMT) 斯坦福大学的 cs224 自然语言处理课程笔记，接着介绍 NLP 与deep learning 结合出现的两个非常重要模型： seq2seq 和 seq2seq with attention. 通过此篇推文先初步形成对它们的一个感性认识，知道这两个模型是怎么回事，可能解决什么问题。之后才是理解他们的模型实现代码，最后应用这些模型实战。 机器翻译（machine transl
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