Meta（facebook）采访了菲利普·科恩(Philipp Koehn)，他是一位Meta人工智能研究科学家，现代基于短语的机器翻译方法的发明者之一，著有《Statistical Machine Translation》和《Neural Machine Translation》。他谈到了机器翻译领域的最新进展，该领域面临的最新挑战，以及走向通用翻译道路上有希望的方向。
文字只是信息的载体，而非信息本身，那么不用文字，而用其它的载体（比如word2vec形式的词向量）是否一样可以储存同样意义的信息呢？这个答案是肯定的，这也是现在通信技术的基础，如果想让计算机来处理我们的人类语言、文本数据，首要的就是换一种数据的载体（表示形式）---数值化。
机器翻译（Machine Translation，MT）是一种自然语言处理技术，旨在将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。机器翻译是自然语言处理领域的重要应用之一，它可以帮助人们在跨语言交流、文档翻译和信息检索等方面更加便捷和高效。本文将详细介绍自然语言处理的机器翻译。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。通常基于深度学习技术。这些模型在AI的发展中起到了至关重要的作用，尤其是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉和语音识别等领域。
实际上关于开源or闭源，一直以来都是颇有争议的话题，人们争执于数据的隐私性和共享性，到底哪一方能获得的收益更大。而对于开源与闭源哪个更好实际上也就是说是隐私更好还是公开更好。
前言 也许大家不相信，数学是解决信息检索和自然语言处理的最好工具。它能非常清晰地描述这些领域的实际问题并且给出漂亮的解决办法。每当人们应用数学工具解决一个语言问题时，总会感叹数学之美。我们希望利用 Google 中文黑板报这块园地，介绍一些数学工具，以及我们是如何利用这些工具来开发Google 产品的。 系列一： 统计语言模型 (Statistical Language Models) Google 的使命是整合全球的信息，所以我们一直致力于研究如何让机器对信息、语言做最好的理解和处理。长
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现，基准问题也是最有趣的；事实上，一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务，从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中，你会发现7个有趣的自然语言处理任务，也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答（Q&A） 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
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。
在1950年代初期，人们开始尝试使用计算机处理自然语言文本。然而，由于当时的计算机处理能力非常有限，很难处理自然语言中的复杂语法和语义。随着技术的发展，自然语言处理领域在20世纪60年代和70年代取得了一些重要的进展。例如，1970年，美国宾夕法尼亚大学的Adele Goldberg和David Robson创建了一个名为Lunenfeld Project的系统，它可以进行自动翻译。同时，中国科学院自动化研究所也在20世纪70年代开始研究自然语言处理技术，主要集中在机器翻译领域。
词嵌入是自然语言处理中的关键技术之一，它通过将单词映射到高维空间，使得单词之间的关系得以保留，进而使得深度学习模型能够更好地理解和生成语言。
摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的重要研究方向之一。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）作为一种特殊的神经网络结构，在NLP领域具有广泛的应用。本文将详细介绍RNN在自然语言处理中的应用，并讨论一些挑战和解决策略。
语言交流是人类互动一种自然的方式，随着语音技术的发展，我们可以与设备以及未来的虚拟世界进行互动，由此虚拟体验将于我们的现实世界融为一体。
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随着GPT模型的快速发展和卓越表现，越来越多的应用开始集成GPT模型以提升其功能和性能。在本文章中，将总结构建SQL提示的方法，并探讨如何将一个开源SQL工程进行产品化。
ChatGPT是一款基于人工智能的语言模型，它可以自动地生成文本，回答问题，完成翻译等任务。ChatGPT是由OpenAI公司开发的，使用了神经网络和深度学习技术。它可以帮助用户自动生成文本，以及模拟人类语言表达的思维模式。
【新智元导读】自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类自然语言处理任务。 自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的
语言学研究中的创新性应用人工智能（AI）技术已经引起了广泛关注。AI不仅在自然语言处理领域展现出强大的性能，还在语言学的多个方面提供了新的视角和解决方案。本文将深入探讨语言学研究中AI的创新，包括项目的背景、关键技术、实例展示以及未来发展方向。
最近在研究AIGC，先是玩了一下Midjourney，后来Midjourney免费额度用完了，也不再开放免费额度给新用户使用了，于是转而研究Stable Diffusion。
整理 | 禾木木 责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 去年11月，谷歌曾宣布“1000 种语言计划”，通过建立一个机器学习模型，从而支持世界上使用人数最多的 1000 种语言。 近日，谷歌正式发布 20 亿参数通用语音模型——USM，可支持 100 多种语言自动识别内容检测。谷歌将其描述为“最先进的通用语音模型”，拥有 20 亿个参数，经过了 1200 万小时的语音、280 亿个句子和 300 多个语种数据集的预训练。 目前该模型在 Youtube 的字幕生成中已展现
自动证明数学定理是人工智能的一个初衷，也是一直以来的难题。到目前为止，人类数学家使用了两种不同的方式来书写数学。
以下是 Sundar Pichai 在今天的 Google I/O 开发者大会开幕式上发表的主题演讲全文。
NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，它是计算机科学领域中专注于研究如何使计算机理解、生成和处理人类语言的学科。NLP涉及的技术包括但不限于分词、词性标注、句法分析、语义分析、机器翻译、情感分析、信息抽取、文本生成等。通过NLP，计算机可以处理和分析大量的文本数据，帮助人们更好地理解和应用语言信息。
NLP是人工智能领域中的重要一环，NLP的进步将推动人工智能的发展。在过去的二十年里，NLP利用机器学习和深度学习的研究成果，在很多方面取得了长足的进步。未来十年，将是NLP发展的黄金时期。本文中，微软亚洲研究院自然语言计算组的研究员们将为我们盘点NLP已经取得技术进展，并展望未来的研究热点。
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”。
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
👆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 1998 年微软亚洲研究院成立之初，NLP 就被确定为最重要的研究领域之一。历经二十载春华秋实，在历届院长支持下，微软亚洲研究院在促进 NLP 的普及与发展以及人才培养方面取得了非凡的成就。共计发表了 100 余篇 ACL 大会文章，出版了《机器翻译》和《智能问答》两部著作，培养了 500 名实习生、20 名博士和 20 名博士后。我们开发的 NLP 技术琳琅满目，包括输入法、分词、句法/语义分析、文摘、情感分析、问答、跨语言检索、机器翻译、知识图谱、聊天机器人、用户画像和推荐等，已经广泛应用于 Windows、Office、Bing、微软认知服务、小冰、小娜等微软产品中。我们与创新技术组合作研发的微软对联和必应词典，已经为成千上万的用户提供服务。
【新智元导读】《经济学人》1月5日发表万字长文，回顾了机器语言技术长达60多年的发展历程，全文分为五个部分：人机对话、语音识别、机器翻译、语义理解和未来展望。文章重点描述了机器语言技术的现状，特别是深度学习带来的进步，比如神经机器翻译系统。作者说道，基于神经翻译系统训练使用的数据集不像基于短语的系统使用的那样大，这给了较小的公司与Google这样的巨头竞争的机会。展望未来，作者说，言语是最典型的人类特征之一，所以很难想象机器可以像人类一样真正地交谈，却不具备超级智能。二者应该是同时出现的。 语言：发出声音
本文将从什么是CNN？什么是RNN？什么是LSTM？什么是Transformer？四个问题，简单介绍神经网络结构。
这篇文章向零基础同学介绍我们最新的论文，和以前的方法相比，该论文展示了如何采用更高的精度和更少的数据自动地进行文档分类。我们将使用简单的方式解释几种方法：自然语言处理；文本分类；迁移学习；语言模型以及如何将这些方法有机结合。如果你已经对自然语言处理和深度学习很熟悉，那么你可以直接跳转到自然语言分类网页获取更多的技术链接。
AI 科技评论按，本文转载自公众号“微软研究院 AI 头条”，雷锋网 AI 科技评论已获授权。
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
设计多个隐藏层，目的是为了获取更多的非线性性。深度循环神经网络需要大量的调参（如学习率和修剪） 来确保合适的收敛，模型的初始化也需要谨慎。
这里我们利用SQL-to-Text Generation with Graph-to-Sequence Model一文, 给大家简单介绍一下如何对SQL语句进行自动翻译
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。
在这项工作中，论文系统地回顾了在代码处理方面的最新进展，包括50个+模型，30个+评估任务和500个相关工作。论文将代码处理模型分解为由GPT家族表示的通用语言模型和专门预训练的代码模型，通常具有定制的目标。论文讨论了这些模型之间的关系和差异，并强调了代码建模从统计模型和rnn到预训练的transformer和LLM的历史转变，这与NLP所采取的过程完全相同。还讨论了特定于代码的特性，如AST、CFG和单元测试，以及它们在训练代码语言模型中的应用，并确定了该领域的关键挑战和潜在的未来方向。
ChatGPT是一个基于GPT-3.5架构的大型语言模型，通过对海量文本数据的训练，它可以理解并生成人类语言。因此，无论你使用什么语言与它交流，它都能够理解你的意思，并作出恰当的回应。
Jeff Dean发了一篇几万字长文，回顾了这一年来谷歌在各个领域的成就与突破，并展望了2021年的工作目标。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI成精，“逼疯”程序员；AI做高数，成绩超过博士；AI写代码，成功调教智能体…… 看多了这种故事，你是不是也觉得，AI太卷了，要上天了。 今天回归本源，讲点不那么玄幻的。AI为什么会进化？底层其实没有秘密，无非是语言、视觉等几大基本功。 其中，语言能力对AI的智能水平有决定性影响。视觉研究怎么“看”，语言研究“听”、“说”和“理解”。 对人类来说，“听”、“说”、“理解”相加，基本等于思维能力，对AI，道理也差不多。 最近，咨询机构Gartner发布《
在使用stablediffusion进行绘画时，插件会自动记录输入的所有提示词，方便随时查看和回顾。
tranworld翻译助手，tranworld实时翻译，tranworld自动翻译、tranworld双向翻译，
来源：机器之心本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了基于神经标签搜索情况下，中科院和微软亚研的实验进展。 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本
Llama 2是一款开源的大语言模型,其中训练的数据目前已经达到7B级别,在上下文长度为4K下的单轮与多轮对话中表现出色,部署运行Llama 2同时需要借助一个框架Ollama.
机器之心专栏 机器之心编辑部 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使用在英文上预训练好的抽取式文本摘要模型来在其他低资源语言上
机器之心报道 编辑：泽南、小舟 NLP 正在推动人工智能进入激动人心的新时代。 当前人工智能领域热度最高的方向就是预训练大模型了，很多人相信，这项研究已在通用人工智能领域初显成效。 自然语言处理领域著名学者，斯坦福大学教授克里斯托弗 · 曼宁（Christopher Manning）近期在美国人文与科学学院（AAAS）期刊的 AI & Society 特刊上发表了题为《Human Language Understanding & Reasoning》的文章，探讨了语义、语言理解的本质，展望了大模型的未来。
前几年曾经马少平老师的引荐，为某科普图书写过一篇短文介绍自然语言处理。如果只是介绍NLP的概念、任务和挑战，应该可以参考这篇小文。原文如下，仅供参考。 自然语言处理 Natural Language Processing 一、什么是自然语言处理 简单地说，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动
机器之心报道 编辑：泽南、杜伟 未来的电脑将不再是台式机、笔记本或手机，而是你身边的一切。所有设备服务和人工智能协同工作，你可以随时随地获得帮助，当不需要该技术时，它就会消失在后台。设备再不是系统的中心——你才是。 2022 年的谷歌 I/O 大会，观众席终于又坐满了人，虽然其中大多数是谷歌自己的员工。 「去年我们分享了计算机科学的最新发展，而我们的目标一直是让全世界的信息变得让全人类都能访问，」谷歌 CEO 桑达尔 · 皮查伊（Sundar Pichai）开场说道。 今天的大会上，谷歌展示的也大多是人们
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