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【玩转腾讯云】【腾讯云机器翻译TMT】机器翻译入门

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【玩转腾讯云】机器翻译之初体验

张小磊

近年来随着以深度学习为代表的人工智能技术的迅速发展,使得人们对于人机共生、万物互联的美好生活愿景更加憧憬。其中,自然语言处理技术,作为人工智能产品中最具挑战的任...

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【论文解读】EMNLP2019-多粒度自注意力机制

zenRRan

现在主流的机器翻译模型基本都是采用多头注意力机制来对句子进行编码解码,但是有一些研究表明,这么多 head 其实并不是都有用的,有些 head 的信息是冗余的,...

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百分点认知智能实验室出品:机器翻译是如何炼成的(下)

数据猿

在“机器翻译是如何炼成的(上)”的文章中,我们回顾了机器翻译的发展史。在本篇文章中,我们将分享机器翻译系统的理论算法和技术实践,讲解神经机器翻译具体是如何炼成的...

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今日 Paper | 联合多任务模型;3D人体重建;可视化理解机器翻译;深入研究整流器等

AI科技评论

论文名称:A Joint Many-Task Model: Growing a Neural Network for Multiple NLP Tasks

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百分点认知智能实验室出品:机器翻译是如何炼成的(上)

数据猿

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...

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动手学深度学习(十三) NLP机器翻译

致Great

机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。

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【NLP】NLP的12种后BERT预训练方法

yuquanle

论文:A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach.

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【NLP】NLP的12种后BERT预训练方法

yuquanle

论文:A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach.

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ICLR 2020 匿名评审九篇满分论文,最佳论文或许就在其中

机器之心

训练神经机器翻译模型通常需要大量平行语料,它们是非常昂贵的,那么我们为什么不考虑充分利用非平行语料训练翻译模型?

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NLP的12种后BERT预训练方法

zenRRan

论文:A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach.

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收藏!!「自然语言处理(NLP)」全球学术界”巨佬“信息大盘点(三)!

ShuYini

人工智能发展迅速,近几年自然语言处理已经成为热门研究方向,根据这些会议和期刊上近10年发表论文的引用情况(根据Goolge Scholar)生成了高引学...

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收藏!!「自然语言处理(NLP)」全球学术界”巨佬“信息大盘点(四)!

ShuYini

人工智能发展迅速,近几年自然语言处理已经成为热门研究方向,根据这些会议和期刊上近10年发表论文的引用情况(根据Goolge Scholar)生成了高引学...

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春节对联哪家强,人工智能对得狂!

AI科技评论

2016年谷歌正式宣布将所有统计机器翻译下架,神经网络机器翻译上位,成为现代机器翻译的绝对主流。

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收藏!!「自然语言处理(NLP)」学术界全球知名学者教授信息大盘点(全)!

ShuYini

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AAAI 2020 | 东北大学:基于联合表示的神经机器翻译(视频解读)

AI科技评论

本文对东北大学朱靖波、肖桐所带领的小牛翻译团队完成,被AAAI-20录用的论文《Neural Machine Translation with Joint Re...

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从一般到特定知识的迁移,腾讯AI Lab 提出基于领域转化网络的多领域机器翻译

AI科技评论

AAAI 是人工智能领域的顶级国际会议之一。今年的 AAAI 2020 是第 34届,于2月7日至12日在美国纽约举行。今年,第 3 次参会的腾讯 AI Lab...

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Facebook开源最大规模并行语料,45亿语料,覆盖576种语言对,或成为NMT评估标准

AI科技评论

当前自然语言处理中的大多数方法都是数据驱动的,大多数多语言模型(特别是神经机器翻译系统)都需要并行语料库进行训练。大多数的并行文本都只是适用于几个主要语言(例如...

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Facebook开源最大规模并行语料,45亿语料,覆盖576种语言对,或成为NMT评估标准

AI研习社

当前自然语言处理中的大多数方法都是数据驱动的,大多数多语言模型(特别是神经机器翻译系统)都需要并行语料库进行训练。大多数的并行文本都只是适用于几个主要语言(例如...

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春节对联哪家强,人工智能对得狂!

AI研习社

2016年谷歌正式宣布将所有统计机器翻译下架,神经网络机器翻译上位,成为现代机器翻译的绝对主流。

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