Fichier de travail (INPUT) : ./DUMP-TEXT/3-13.txt
Encodage utilisé (INPUT) : utf-8
Forme recherchée : translation|traduction|机器
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Ligne n°31 : ...扫描 下载 App- Ligne n°32 : 当 机器 翻译 遇上 人工 智能 , 会 变得 更 靠 谱 吗 ?
Ligne n°33 : 脑 极体 • 2017-09-04 07:36 ...
Ligne n°34 : ...摘要 :- Ligne n°35 : 提到 机器 翻译 时 , 很多 心中 都 会 感到 疑惑 , 早 在 十几 年 前 , 我们 把 一 句 英文 放到 金山词霸 里 , 就 能 被 翻译 成 中文 。 如今 加入 了 深度 学习 技术 的 机器 翻译 , 又 能 有什
- Ligne n°35 : 提到 机器 翻译 时 , 很多 心中 都 会 感到 疑惑 , 早 在 十几 年 前 , 我们 把 一 句 英文 放到 金山词霸 里 , 就 能 被 翻译 成 中文 。 如今 加入 了 深度 学习 技术 的 机器 翻译 , 又 能 有什
Ligne n°36 : 么不同 呢 ? ...
Ligne n°36 : ...么不同 呢 ?- Ligne n°37 : 提到 机器 翻译 时 , 很多 心中 都 会 感到 疑惑 , 早 在 十几 年 前 , 我们 把 一 句 英文 放到 金山词霸 里 , 就 能 被 翻译 成 中文 。 如今 加入 了 深度 学习 技术 的 机器 翻译 , 又 能 有什
- Ligne n°37 : 提到 机器 翻译 时 , 很多 心中 都 会 感到 疑惑 , 早 在 十几 年 前 , 我们 把 一 句 英文 放到 金山词霸 里 , 就 能 被 翻译 成 中文 。 如今 加入 了 深度 学习 技术 的 机器 翻译 , 又 能 有什
Ligne n°38 : 么不同 呢 ? ...
Ligne n°38 : ...么不同 呢 ?- Ligne n°39 : 区别 当然 有 很多 , 最 典型 的 就 是 机器 翻译 能够 翻译 出 整 篇 文章 , 可 普通 的 翻译 技术 遇到 长 一点 句子 就 不 行 了 。 原因 就 是 机器 翻译 并非 简单 的 将 一 个个 单词 翻译 成 另
- Ligne n°39 : 区别 当然 有 很多 , 最 典型 的 就 是 机器 翻译 能够 翻译 出 整 篇 文章 , 可 普通 的 翻译 技术 遇到 长 一点 句子 就 不 行 了 。 原因 就 是 机器 翻译 并非 简单 的 将 一 个个 单词 翻译 成 另
Ligne n°40 : 一 种 语言 , 而 是 可以 像人 一样 , 不断 向前 回顾 以 理解 结构 复杂 的 句子 , 并且 结合 上下文 , 理解 每 一 个 It/He/She 具体 指代 谁 。 ...
Ligne n°41 : ...实现 这 种 功能 , 分别 依赖于 两 种 神经 网络 架构 , 一 个 是 RNN —— 循环 神经 网络 , 另 一 个 则 是 CNN —— 卷积 神经 网络 。 最近 关于 RNN 和 CNN 哪个 更 适用 于 机- Ligne n°42 : 器 翻译 的 争论 也 很多 , 今天 就 来 看看 这 两 种 神经 网络 都 是 如何 加持 机器 翻译 , 拯救 外语渣 的 。
Ligne n°43 : [ 1400x931&ext = .png ] ...
Ligne n°43 : ...[ 1400x931&ext = .png ]- Ligne n°44 : RNN : 机器 翻译 中 的 Old School
Ligne n°45 : 首先 我们 要 明白 , 对于 机器 来说 , 翻译 就是 一 个 解码 后 再 编码 的 过程 。 如果 要 把 英语 翻译 成 中文 , 就 要 先把 英语 原文 解码 成 “ 神经 代码 ” , 再 编码 生成 中文 。 ...
Ligne n°44 : ...RNN : 机器 翻译 中 的 Old School- Ligne n°45 : 首先 我们 要 明白 , 对于 机器 来说 , 翻译 就是 一 个 解码 后 再 编码 的 过程 。 如果 要 把 英语 翻译 成 中文 , 就 要 先把 英语 原文 解码 成 “ 神经 代码 ” , 再 编码 生成 中文 。
Ligne n°46 : 而 循环 神经 网络 的 关键 , 就 在于 循环 二 字 上 。 系统 会 “ 记住 ” 上 一 次 输出 的 内容 , 以此 来 决定 下 一 次 输出 。 有 了 上 一 次 和 下 一 次 的 概念 , 神经 网络 就 不 会 把 输入 和 ...
Ligne n°48 : ...用 最 通俗 的话 讲 , 我们 听 多 了 郭德纲 的 相声 , 就 知道 “ 于谦 的 父亲 ” 这 一 元素 , 后面 接 的 一定 是 “ 王 老爷子 ” 。- Ligne n°49 : 在 翻译 时 , RNN 把 源语言 当做 输入 序列 , 把 翻译 语言 当做 输出 序列 , 由于 每一 次 输出 都 会 参考 上 一 次 输出 的 结果 , 所以 机器 翻译 更 具 整体性 , 而 不 是 简单 的 翻译
Ligne n°50 : 单词 。 ...
Ligne n°51 : ...目前 对 RNN 应用 的 最为 炉火纯青 的 应该 就 是 谷歌 翻译 了- Ligne n°52 : , 去年 谷歌 提出 了 用 神经 网络 系统 进行 机器 翻译 , 据称 汉译 英 的 错误率 最高 下降 85% , 在 当时 还 小小 的 引起 了 一 番 轰动 。
Ligne n°53 : 如果说 传统 神经 网络 在 翻译 时 , 永远 是 用 一 片 空白 的 大脑 面对 每 一 个 句子 , 那么 RNN 在 翻译 时 则 拥有 持久 的 思想 , 而 谷歌 翻译 所 应用 的 LSTM 更 加强 了 这 一 点 ...
Ligne n°58 : ...CNN : GPU 的 宠儿- Ligne n°59 : 就 在 RNN 机器 翻译 还 在 不断 更新 时 , 又 有 人 提出 了 将 CNN —— 卷积 神经 网络 应用于 机器 翻译 之上 。
- Ligne n°59 : 就 在 RNN 机器 翻译 还 在 不断 更新 时 , 又 有 人 提出 了 将 CNN —— 卷积 神经 网络 应用于 机器 翻译 之上 。
Ligne n°60 : 从 上文 我们 可以 得出 结论 , RNN ( LSTM ) 机器 翻译 按照 序列 进行 工作 , 也 就 是 和 人 一样 , 按照 顺序 一 个个 的 进行 翻译 。 但 要 记住 的 一 点 是 , 目前 比较 主流 的 ...
Ligne n°59 : ...就 在 RNN 机器 翻译 还 在 不断 更新 时 , 又 有 人 提出 了 将 CNN —— 卷积 神经 网络 应用于 机器 翻译 之上 。- Ligne n°60 : 从 上文 我们 可以 得出 结论 , RNN ( LSTM ) 机器 翻译 按照 序列 进行 工作 , 也 就 是 和 人 一样 , 按照 顺序 一 个个 的 进行 翻译 。 但 要 记住 的 一 点 是 , 目前 比较 主流 的
Ligne n°61 : GPU 最 大 的 有点 是 可以 进行 并行 计算 。 这样 一 来 RNN 就 没法 最大化 利用 GPU 的 计算 能力 。 ...
Ligne n°64 : ...文本 来 确定 下 一 个 输出 序列 。- Ligne n°65 : 提出 这 种 技术 的 是 Facebook 和 最近 的 机器 翻译 新秀 DeepL 。 在 上半年 时 , Facebook 宣布 推出 了 基于 CNN 开发 的 语言 翻译 模型 , 据说 比 基于
Ligne n°66 : RNN 开发 的 语言 翻译 模型 速度 快 9 倍 , 而且 准确率 更高 。 在 测试 上 , Facebook 翻译 系统 在 英语 - 德语 、 英语 - 法语 的 测试 上 都 比 RNN 更 接近 人工 翻译 ...
Ligne n°70 : ...从 他们 自己 展示 的 数据 看来 , DeepL 的 成绩 已经 远 超 Facebook 、 微软 甚至 谷歌 。- Ligne n°71 : 不过 不管是 CNN 还是 RNN 都 不 是 机器 翻译 的 终点 , 比如 谷歌 近期 提到 的 不 基于 RNN 的 注意力 机制 , 以及 多层 神经 网络 、 深度 神经 网络 等等 , 都 是 解决 机器 翻
- Ligne n°71 : 不过 不管是 CNN 还是 RNN 都 不 是 机器 翻译 的 终点 , 比如 谷歌 近期 提到 的 不 基于 RNN 的 注意力 机制 , 以及 多层 神经 网络 、 深度 神经 网络 等等 , 都 是 解决 机器 翻
Ligne n°72 : 译的 方法 。 在 速度 、 计算 资源 消耗 、 情感 理解 等等 多 种 维度 上 都 有 不同 的 表现 。 ...
Ligne n°73 : ...如果 从 最终 的 实用性 来说 , 神经 网络 模型 能 影响 到 的 仅仅 只是 一 部分 。 更 多 的 是 语料库 的 大小 、 繁重 的 语料 标注 工作 等等 , 同时 这 也 注定 了 蒙古语 、 藏语 这 种 语料- Ligne n°74 : 较少 语言 仍然 无法 受益于 机器 翻译 。
Ligne n°75 : 目前 的 机器 翻译 , 基本 还 停留 在 辅助 人工 翻译 的 阶段 。 不论是 DeepL 的 超级 计算机 , 还是 谷歌 的 抛开 神经 网络 , 都 可以 理解 成 在 技术 上 的 一 种 “ 炫技 ” 。 比使 ...
Ligne n°74 : ...较少 语言 仍然 无法 受益于 机器 翻译 。- Ligne n°75 : 目前 的 机器 翻译 , 基本 还 停留 在 辅助 人工 翻译 的 阶段 。 不论是 DeepL 的 超级 计算机 , 还是 谷歌 的 抛开 神经 网络 , 都 可以 理解 成 在 技术 上 的 一 种 “ 炫技 ” 。 比使
Ligne n°76 : 用 哪 种 神经 网络 更 重要 的 , 还是 应该 让 机器 翻译 更 多 的 进入 我们 的 生活 。 ...
Ligne n°75 : ...目前 的 机器 翻译 , 基本 还 停留 在 辅助 人工 翻译 的 阶段 。 不论是 DeepL 的 超级 计算机 , 还是 谷歌 的 抛开 神经 网络 , 都 可以 理解 成 在 技术 上 的 一 种 “ 炫技 ” 。 比使- Ligne n°76 : 用 哪 种 神经 网络 更 重要 的 , 还是 应该 让 机器 翻译 更 多 的 进入 我们 的 生活 。
Ligne n°77 : 更多 精彩 内容 , 关注 钛 媒体 微 信号 ( ID : taimeiti ) , 或者 下载钛 媒体 App ...
Ligne n°99 : ...0- Ligne n°100 : 机器 翻译 不 准 的 , 而且 中华 文化 博大 精深 , 英文 翻译 中文 还好 , 就算 有 多少 错误 还是 能 懂 , 但是 中文 很 难 翻译 成 英语 , 毕竟 一 个 字 很多 意思 , 尤其是 有些
Ligne n°101 : 不常 用的 ...