序列到序列（Sequence-to-sequence）模型是一种深度学习模型，在诸如机器翻译、文本摘要和图像标题生成等任务中取得了许多成功。Google Tra...

神经网络语言模型（NNLM）是一种人工智能模型，用于学习预测词序列中下一个词的概率分布。它是自然语言处理（NLP）中的一个强大工具，在机器翻译、语音识别和文本生...

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，...

这些技术的进步推动了自然语言处理的发展，使得计算机能够更好地理解和生成人类语言，为搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域提供了更加强大的支持。

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...

基于文字识别与文本翻译技术，满足用户翻译图片文字的需求。只需要通过调用图片翻译API，传入图片，指定源语言与目标语言，通过POST请求方式，就可以识别图片中的文...

在现代社会中，随着人们的跨国旅行和跨境交流日益增多，翻译英文已经成为了人们必备的技能之一。但是有些时候，我们并不一定能够准确无误地翻译图片上的英文，这时又该怎么...

首先，我们来做一点简单的科普，大神可以绕过，能完成大量图片翻译的工具有很多，这里可能大家用的最多的是各家的ERP工具，大部分的ERP工具都集成了图片翻译的功能，...

上下文学习(ICL)和指令调优(IT)是将大型语言模型(LLM)应用于下游应用的两种主要范式。ICL推理时提供了一组示例（demonstrations），但LL...

在这篇博文1中，将讨论注意力机制的起源，然后介绍第一篇将注意力用于神经机器翻译的论文。由于上下文压缩、短期记忆限制和偏差，具有 2 个 RNN 的 Seq2Se...

Transformer 模型使用残差连接（residual connections）来使梯度更容易传播，在进行self(自我)-attention 加权之后输出...

在谷歌期间，徐鹏所在的机器翻译组，是谷歌最早一批将统计方法机器学习做进产品中的人。最早期，机器翻译组只有十人不到，研究和产品化都有专人负责。徐鹏则被归入了产品化...

我们这里讲的自动翻译指的是机器翻译，虽然机器翻译未必准确，但在它可以帮助我们快速实现原型，这在项目初期确实能很大地提升开发效率。

BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）分数是机器翻译中最常用的自动评估方法。它通过比较机器翻译输出和多个参考翻译之间的n-g...