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EMNLP2021 Findings|字节火山翻译提出:基于自修正编码器的神经机器翻译

随着网络上各种信息的指数级增长,以及跨语言获取信息的需求不断增加,机器翻译逐渐成为网上冲浪🏄‍♀️时必不可少的工具。网页翻译让我们在 Reddit 等外国论坛里和网友谈笑风生;火山同传等智能字幕翻译系统让我们无需等待字幕组,直接观看“生肉”剧集;聊天翻译让我们建立跨国贸易,结交外国友人。 然而,上面提到的场景往往有一个共同点,那就是被翻译的文本往往是不规范的。无论是聊天时手误导致的错别字,还是视频语音原文识别的错误,都会极大地影响译文质量。因此,实际应用场景下的机器翻译对翻译模型的鲁棒性有很高的要求。 今天

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基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术(十一)

十一、多重星型模式 从“进阶技术”开始,已经通过增加列和表扩展了数据仓库,在进阶技术(五) “快照”里增加了第二个事实表,month_end_sales_order_fact表。这之后数据仓库模式就有了两个事实表(第一个是在开始建立数据仓库时创建的sales_order_fact表)。有了这两个事实表的数据仓库就是一个标准的双星型模式。 本节将在现有的维度数据仓库上再增加一个新的星型结构。与现有的与销售关联的星型结构不同,新的星型结构关注的是产品业务领域。新的星型结构有一个事实表和一个维度表,用于存储数据仓库中的产品数据。 1. 一个新的星型模式 下图显示了扩展后的数据仓库模式。

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