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
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
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
自从iPhone 4S开始内置Siri，到现在各种智能音箱，或者扎克伯格说自己做的智能管家， 我认为都算是对话机器人的一类。
【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
👆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”。
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
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。
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.
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 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
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？
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。
深度学习用的有一年多了，最近开始 NLP 自然处理方面的研发。刚好趁着这个机会写一系列 NLP 机器翻译深度学习实战课程。
在人工智能发展进程中艾伦·麦席森·图灵，这位著名英国数学家、逻辑学家，最早提出了机器人是否会思考的概念，图灵也被誉为现代计算机科学之父和人工智能之父！ 艾伦·麦席森·图灵（1912年6月23日－1954年6月7日），被誉为“人工智能之父” 我们把时间推回到半个多世纪的某个夏天，此时麦卡锡、明斯基等众科学家们正在举办一场Party，在这次聚会上探讨和共同研究了用机器模拟智能的问题，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！ 如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术
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。
朱靖波博士是小牛翻译创始人、东北大学计算机学院教授、博士生导师、辽宁省语言智能技术创新中心主任、讯飞AI大学首批特聘教授、中国中文信息学会常务理事。曾入选教育部新世纪优秀人才计划和辽宁省百人层次人才计划。1992年开始从事语言分析和机器翻译理论研究工作，发表了200多篇研究论文和一本清华大学出版的专著《自然语言理解》。
本文探讨了机器翻译的十个问题，包括什么是机器翻译，机器翻译的发展历程，机器翻译的技术难题，机器翻译的评价标准，实验室和实用系统的区别，基于规则与基于统计的机器翻译，机器翻译的伦理问题，以及译员是否需要学习CAT等。作者认为，机器翻译的评价标准需要重新审视，不能仅仅依靠BLEU得分，而应该结合具体应用场景和目标来进行评估。同时，译员应该积极学习并掌握CAT技术，提高自己的翻译效率和质量。
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，
想一下未来50年或者100年，您的孙子或者孙子的孙子，是否还会花费人生中十几年甚至几十年的时间学习一门外语，甚至还学不好？
自然语言处理（NLP）领域的机器翻译是一项备受关注的任务，它致力于使用计算机自动将一种语言的文本翻译成另一种语言。这一领域涉及到深度学习、神经网络和大规模语料库的应用，为我们提供了强大的跨语言沟通工具。本文将深入研究机器翻译的原理、常见的技术方法，并提供一个基于Transformer模型的简单实例。
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
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
机器翻译作为自然语言处理中最典型的应用，翻译“神器”不断面世，可以说在AI应用领域正当红。那么，机器翻译经历了怎样的开端、泡沫、被判死刑？又怎样冲破藩篱、摒弃语言学，借助神经网络而走红？
前面我们讲了机器翻译的原理以及神经网络翻译的发展、以及面临的挑战，我们现在看一看，机器翻译现在有哪些应用？
场景描述：机器翻译是自然语言处理上的一个重要应用，从他最初的诞生到现在，已经过去了 60 多年，但在一些小问题上，还是会出现令人啼笑皆非的局面。机器翻译是如何一步步发展来的？它背后的的机理是什么样子？它的局限性又是怎么一回事呢？
本文为CDA原创文章，作者曾科，转载请注明来源 巴别塔的轰塌 圣经旧约第十一章，讲到了巴别塔的故事：人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔；为了阻止人类的计划，上帝让人类说不同的语言，使人类相互之间不能沟通，人类的宏伟计划因此失败，自此各散东西。 圣经在这里解释了为什么人类会产生不同语言和种族，当然在今天，考古与进化论已经告诉我们原因并不是上帝之怒。当然，无论怎么解释，语言的隔阂对人类社会产生的影响是如此之深与如此之广，以至于时至今天仍然不能例外。 人类对于信息是有着基本的需求，就如吃饭睡觉一样，而语言的
机器翻译（Machine Translation, MT）是人工智能领域的一项关键技术，旨在实现不同语言之间的自动翻译。自从20世纪中叶首次提出以来，机器翻译已从简单的字面翻译演变为今天高度复杂和精准的语义翻译。这项技术的发展不仅彻底改变了全球信息交流的方式，而且对于经济、政治和文化交流产生了深远影响。
1949年7月15日，美国数学家Warren Weaver发表了《翻译备忘录》，提出了机器翻译的概念。2021年，作为国内规模最大的机器翻译引擎研发团队，小牛翻译团队携手东北大学自然语言处理实验室，决定在每年7月15日举办“小牛翻译论坛”，邀请国内外相关行业专家学者，围绕“机器翻译技术发展与产业应用”主题进行探讨，分享机器翻译技术前沿发展和行业落地方案。 近年来，随着深度学习技术能力的提升，机器翻译领域发展日新月异，各种机器翻译产品的创新层出不穷，在各行各业的应用也取得了蓬勃发展。本年度的“小牛翻译论坛”将
科技博客用翻译软件来翻译硅谷资讯，大学生使用翻译软件阅读英语论文，海外旅行者已把翻译App作为手机必备应用，看样子机器翻译就要取代译员，如同机器在问答、导航、收银这些岗位做到的一样。那么现在机器翻译究竟做到什么程度了？ 机器翻译初具“理解”能力 理想丰满，现实亦可期。尽管现在机器翻译距离人工翻译还有一段距离，但随着技术的发展和人类对语言认知的深入，机器翻译取代人工翻译很值得期待。 单词翻译是最为简单的，就是词典在做的事情，单词与单词放在一起，成了短语也可以应付。短语和单词构成句子，不同场景下有着不同的意思
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
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。
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
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。
近年来，深度学习方法极大的推动了自然语言处理领域的发展。几乎在所有的 NLP 任务上我们都能看到深度学习技术的应用，并且在很多的任务上，深度学习方法的表现大大超过了传统方法。可以说，深度学习方法给 NLP 带来了一场重要的变革。
【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
记者|谷磊 近日，在飞马网主办的“FMI人工智能&大数据高峰论坛”上，来自eBay的数据科学家李睿博士以“NLP（自然语言处理）在eBay的技术实践”为题做了主题分享，主要涵盖的应用包含：搜索（Search）、分类器（Classifiers）、命名实体识别（Name Entity Recognition）、机器翻译（Machine Translation）等。 eBay Inc. Tech Lead数据科学家李睿 以下为李睿博士的演讲及Q&A实录，AI科技大本营做了不改变原意的整理： 李睿：大家好，
虽然 Google Translate 已经发布了近 15 年了，但直到现在 Google Translate 仍然倔强地认为 Android phone is very fast.
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
AI科技评论按：本文是清华大学教授、中国中文信息学会副理事长孙茂松在MIFS 2016上的演讲实录，AI科技评论编辑整理。此次在北京举办的MIFS 2016是由中国人工智能学会、中国工程院战略咨询中心主办，今日头条、IEEE《计算科学评论》协办的2016机器智能前沿论坛，这次论坛同时也是2016 BYTE CUP国际机器学习竞赛的颁奖仪式。 在MIFS 2016上，孙教授的演讲回顾了机器翻译波折的发展历程，同时分享了在神经翻译系统之后他们在提升机器翻译上的实践。 “算法+大数据+计算力” 这是我的题目，《当
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。
编者按：该讲座主题为 Facebook 机器翻译的两代架构以及技术挑战。 在昨日的 F8 会场，该讲座吸引了众多开发者到场，主讲者是 Facebook 语言翻译部门技术负责人 Necip Fazil
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
昨天，Facebook刚刚宣布其机器翻译取得里程碑式进展，可在100种语言之间实现互译，并且不依赖英语这个「中介」，今天reddit网友就来掀车了。
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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