1886年，英国考古学家亚瑟·伊万斯偶然间发现了一块刻印着未知语言的石头。得知这块石头来源于地中海的克里特岛后，伊万斯立马动身前往此处以搜寻更多证据。在那里，他马上就发现了许多笔迹相似的石碑，这些石碑能追溯到公元前1400年左右，这些刻字也就成为目前发现的最早的书写形式之一。伊万斯表示，这种线形形式是从早期艺术中粗糙的线条画演变而来，在语言史上占有重要地位。
这几天注意到，搜狗在合作伙伴大会上，发布了两款翻译类智能硬件：“搜狗旅行翻译宝”和“搜狗速记翻译笔”，两款产品搭配双麦克风阵列降噪，支持英日韩俄德等17种语言与中文的互翻功能，定价分别为1498元和299元，将于3月12日在京东首发。 📷 这不是搜狗第一次做智能硬件——前几年搜狗一直在做糖猫儿童手表，出货量百万级，成绩还可以。不过，智能翻译机是搜狗第一个AI技术驱动的智能硬件，这次合作伙伴大会是搜狗IPO后第一次重要活动，搜狗发布两款看上去比较小众的翻译机，有些让人意外。不过，在我了解了翻译机市场
近日，有道发布了一项全新的翻译服务——人机翻译，通过自研的神经网络翻译技术（YNMT），让翻译的价格创了新低。 早在2011年，有道就推出了专业的人工翻译服务，这项服务由具有翻译资格的译员提供高质量的翻译结果。 而比起纯粹的人工翻译，此次发布的有道人机翻译最大的不同之处在于它把有道神经网络翻译（Youdao Neural Machine Translation,YNMT）和专业人工翻译结合在了一起，处理翻译需求时，首先由YNMT进行初步翻译，在机器翻译结果的基础上，由专业译员对初译结果进行编辑润色，大幅度提
百度翻译 API 的申请 与 百度通用翻译 API 的接入 申请 进入百度翻译开放平台，选择 立刻使用。 图片 选择我的服务，开通 通用翻译，填信息后秒过。 图片 建议 实名认证，提高免费额度。 图片 通过后，可以在开发者信息中查看所有信息，如：APPID、密钥 等等。 图片 IDEA 翻译插件 translate 换成 百度翻译引擎 文件（File） -> 设置（Settings） -> 工具（Tools） -> 翻译（Translate） 进入翻译设置界面。 图片 设置翻译引擎为百度翻译。 输入应用程序
翻译没有唯一标准答案，它更像是一种艺术。 AI科技评论消息：14 日晚，微软亚洲研究院与雷德蒙研究院的研究人员宣布，其研发的机器翻译系统在通用新闻报道测试集 newstest2017 的中-英测试集上，达到了可与人工翻译媲美的水平；这是首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统。 newstest2017 测试集由来自产业界和学术界的团队共同开发完成，并于 2017 年在 WMT17 大会上发布。而新闻（news）测试集则是三类翻译测试集中的一个，其他两类为生物医学（biomedical
【编者按】对自然语言计算技术的研究人员来说，能够实现人与计算机可以进行有效沟通，计算机能理解用户的意图，执行命令或回答问题一直是他们努力迈进的目标。基于近30年来在自然语言计算领域的研究经验，微软亚洲
一个元老级的 Python 核心开发者曾建议我们（ 点击阅读），应该广泛学习其它编程语言的优秀特性，从而提升 Python 在相关领域的能力。在关于元编程方面，他的建议是学习 Hy 和 Ruby。但是，他也提到，他并不知道学习哪种语言，可以加深对 Python 元类设计的理解。
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
gettext模块为Python模块和应用程序提供国际化(i18n)和本地化(l10n)服务。它提供两套API，一套高层的类似于GNU gettext的API和一套基于类的API。前者适用于单语言的场景，并且语言的选择通常依赖于用户的locale，会全局性地影响到你整个应用程序语言的转译。后者允许你在一个python模块内进行本地化，非常适用于在应用程序运行时切换你的语言。
因为之前了解过一些Qt国际化的东西，所以在写程序的时候需要显示给用户的字符都使用了 tr(" ")的形式，然后使用 Qt Linguist得到相应的 qm（Qt message）文件，再通过网上介绍的方式，在 main函数中使用 installTranslator，即可让程序在启动时自动判断语言环境，加载相应语言。 至此，静态语言切换已经完成，下面要做的是动态切换（即不需要重启软件）。 1.首先，令语言能够切换的 GUI组件用的是 QComboBox，信号是 currentIndexChanged，在于这个
Java语言是编译性-解释性语言，因为其同时具备编译性和解释性两种特性；java文件先编译成与平台无关的.class的字节码文件，然后.class的字节码文件既可以在Windows平台上的java虚拟机（JVM）上进行解释运行，也可以在Linux平台上的JVM上解释运行；而JVM的翻译过程时解释性的，JVM从.class的字节码文件中读出一条指令，翻译一条指令，然后执行一条指令，这个过程就称为java的解释执行；
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。
本文介绍了一个基于Bluemix，NoSQL DB和Watson的食谱分享网站，该网站使用Java和JavaScript开发，并使用了Cloudant NoSQL数据库和Watson语言翻译服务。作者使用Java和CSS开发了一个简单的Web应用程序，该应用程序可以从Cloudant DB中检索数据，并将数据通过Watson翻译成其他语言。此外，作者还使用Gson库将Java对象映射到JSON数据，并使用RESTful API调用将数据发送到服务器。最后，作者提供了一个网址，可以通过该网址访问该应用程序，并查看食谱和语言之间的关系。本文旨在为技术社区提供一种基于云端的食谱分享解决方案，以便于用户之间分享食谱，提高烹饪技巧和美食文化。
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
【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
你还记得《星球大战》电影中的礼仪机器人 C-3PO 吗？就是那个承担着不同种族、不同物种间翻译交流作用的礼仪机器人。C-3PO 通过从数据库中下载资料来更新自己的语言技能，精通 700 万种语言交流形式，可以说是对宇宙间的所有已知语言尽数掌握。
日前，清华大学电子工程系与火山语音团队携手合作，推出认知导向的开源听觉大语言模型SALMONN (Speech Audio Language Music Open Neural Network)。
JSP（全称Java Server Pages）是由Sun Microsystems公司主导创建的一种动态网页技术标准。JSP部署于网络服务器上，可以响应客户端发送的请求，并根据请求内容动态地生成HTML、XML或其他格式文档的Web网页，然后返回给请求者。JSP技术以Java语言作为脚本语言，为用户的HTTP请求提供服务，并能与服务器上的其它Java程序共同处理复杂的业务需求。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
小程序体验师：黄文浚 在如今全球化的背景下，不同文化之间的交流速度超乎我们的想象。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
我们都知道开发语言整体分为两类，一类是编译型语言，一类是解释型语言。那么你知道二者有何区别吗？编译器和解释器又有什么区别？
我所说的一切都可能是错的！ 即使你赞同我的观点，你的生活也不会因此有任何改变！ 除非——你采取了相应的行动。 （本文约3000字，请花6分钟来阅读。） 引子 人工智能很重要的一块就是自然语言处理，而自然语言处理很重要的一块则是机器翻译。从最早的基于规则到如今的基于统计，机器翻译的准确性和实用性都在稳步提升。加上语音识别和语音合成技术的不断进步，一个不再需要苦苦学习外语的时代似乎已经指日可待，一个带着手机就可以无障碍行走全球的时代似乎已触手可及。 不知有多少曾经备受英语折磨的朋友会为这“光明”的前景而欢呼雀跃
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
大型语言模型非常擅长将输入转换为不同的格式，例如输入一段文本，将其转换或翻译成另一种语言，或帮助拼写和语法纠正。
祁劢，携程国际业务部内容研发团队Leader，目前主要负责信息类项目产品设计、技术架构与团队管理。CG爱好者，喜欢细致描绘世间百态的通俗小说，喜欢探索，乐于体验各地风土人情。
摘自AMiner 机器之心整理 参与：李亚洲、思源 自然语言处理是现代技术最重要的组成部分之一，而最近清华大学和中国工程院知识智能联合实验室发布一份非常全面的 NLP 报告。该报告从 NLP 的概念介
大家好，在上篇文章当中我们给大家分享了抽象工厂这个设计模式。在介绍抽象工厂的时候，我们也对比了和工厂模式的区别，所以今天我们来看一下工厂模式的工作原理。
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。
2012年至今，自然语言处理进入神经网络时代已经7年，未来发展之路朝向何方？我们来看ACL 2019主席、微软亚洲研究院副院长周明博士如何解读~
作者 | Antonio 编辑 | 陈彩娴 ACL 2022已经于近期正式在官网上刊登了录取的文章，其中涉及到词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）的文章共有4篇，参考下图的查询。 WSD是指识别出有多个义项的目标词汇在上下文中的含义，是NLP中一个重要并且具有NP-hard复杂度的任务，不仅可以帮助机器更好地识别词汇语义，还对机器翻译、文本理解等下游任务起到辅助作用。 本文简要整理并介绍其中已经公布了论文全文的前三篇，值得注意的是，这三篇都出自同一个课题组，即来自意大利罗
由于计算机内部只能接受二进制代码，因此，用二进制代码0和1描述的指令称为机器指令，全部机器指令的集合构成计算的机器语言 机器语言属于低级语言
计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。
嘿, Siri：语音处理 ---- 以 Siri 为例分享了语音处理的一些技术进展。其要点如下： 语音处理可以分为语音识别和语音合成两类任务； 语音合成过程包括文本分析、音韵生成、单元选择、波形串联等
如今，语音已经成为万物互联时代人机交互的关键入口，在智能家居、智能汽车、穿戴式设备等场景不可或缺。我们看到的各类便捷的智能语音应用，背后是语音识别、语义理解、语音合成等技术的创新发展。全球化背景下，AI 多语种智能语言技术在各行各业的应用越来越广泛。 科大讯飞作为智能语音行业的执牛耳者，在多语种智能语言技术上不断进行技术创新和应用落地实践，迎接市场环境变化下的新挑战。7 月 15 日，科大讯飞在武汉的“讯飞乐享 A.I. 技术沙龙”专场，面向开发者，对科大讯飞在 AI+ 多语种智能语言技术上的研发、实践、求
虽然人工智能一直在帮助人们在世界上导航已有一段时间，但最近，它开始影响翻译行业。几年来，围绕人工智能翻译有很多炒作。
编译：弗格森 【新智元导读】 两篇新的论文表明，神经网络可以在不需要平行文本的情况下学习翻译，这是一个令人惊讶的进步，它将可以让人们可以读懂更多语言的文档。 因为神经网络，即一种以人脑为启发的计算机算法，自动的语言翻译取得了长足的进步。但是训练这样的网络需要大量的数据：通过数以百万计逐句对应的翻译来展示人类是如何做到这一点的。现在，两篇新的论文表明，神经网络可以在不需要平行文本的情况下学习翻译，这是一个令人惊讶的进步，它将可以让人们可以读懂更多语言的文档。 “想象一下，你给一个人很多中文书籍和大量的阿拉伯语
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】近日，谷歌正式发布了支持100多个语种的20亿参数通用语音模型——USM，正式对标OpenAI的开源Whisper。 上周，OpenAI发布的ChatGPT API和Whisper API，刚刚引动了一场开发者的狂欢。 3月6日，谷歌就推出了一款对标的模型——USM。不仅可以支持100多种语言，而且参数量也达到了20个亿。 当然了，模型依然没有对外开放，「这很谷歌」！ 简单来说，USM模型在涵盖1200万小时语音、280亿个句子和300种不同语言
StudioWeb.com网站发起人、1995年入行的骨灰级程序和教育家施帝芬.密斯考特(Stefan Mischook）
我们都知道开发语言整体分为两类，一类是编译型编程语言，一类是解释型编程语言。那么你知道二者有何区别吗？编译器和解释器又各自有何区分？Java 语言属于编译型编程语言还是解释型编程语言呢？
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。
可以看到，Java虚拟机是在原有计算机的基础上虚拟出来的抽象计算机，提供Java程序的运行环境。JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使得Java程序只需要生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码），就可以在多种平台上不加修改地运行。JVM是Java平台无关的基础，使Java程序能够做到 “Write Once, Run Anywhere”。
编者按：代码智能（code intelligence）目的是让计算机具备理解和生成代码的能力，并利用编程语言知识和上下文进行推理，支持代码检索、补全、翻译、纠错、问答等场景。以深度学习为代表的人工智能算法，近年来在理解自然语言上取得了飞跃式的突破，代码智能也因此获得了越来越多的关注。该领域一旦有突破，将大幅度推动 AI 在软件开发场景的落地。
最近工作过程中，需要对一批文件进行汉译英的翻译，对单个文档手工复制、粘贴的翻译方式过于繁琐，考虑到工作的重复性和本人追求提高效率、少动手（懒），想通过调用已有的接口的方法，自己实现一个批量翻译工具，一劳永逸。在网上找了几款翻译api，通过对比翻译的结果和学习成本，选择了有道智云的服务，自己开发了一个批量翻译的小软件。详细记录一下使用和开发过程，后面的小伙伴们有相关需求，可以参考。
在人工智能蓬勃发展的时代，语言模型已成为自然语言处理领域的关键参与者。谷歌最近推出了 TinaMind，这是一个多模态人工智能语言模型，有望彻底改变我们与机器互动的方式。
《研究中文文本相似度能解决很多NLP领域文本相关的问题》通过分析中文相似度的计算方式以及在各个应用场景中的使用情况，指出了中文相似度在自然语言处理中的重要性以及其在信息检索、自动问答、机器翻译、自动文摘等场景中的应用。
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