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從冷戰到深度學習_機器翻譯歷史不簡單

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2022-04-02 13:51:002113

如何突破傳統語言服務行業瓶頸,用AI提高翻譯效率與生產力?

國際市場上Facebook、亞馬遜等企業早幾年就已經實現了內容的自動翻譯化。神經網絡與深度學習的進步,大大提高了機器翻譯的速度和準確性,全球化進程的推進也使機器翻譯的市場需求每年呈線性增長趨勢
2022-05-31 10:54:301831

達摩院機器翻譯技術讓阿里巴巴在語音語義領域排名第二

的機翻,達摩院機器翻譯技術會像人一樣學習并理解語境。在電商場景中的“寶貝”,會根據情況自動調整為類似“product”等符合語境的結果。 達摩院的翻譯技術提升了中文、英文、小語種之間的翻譯能力,讓翻譯更符合各地區的語言表達習慣,助力
2022-07-08 09:33:10626

采用人工智能的器翻譯系統

機器翻譯 根據用戶領域需求,通過人工智能技術,定制專業機器翻譯。 采用神經網絡翻譯技術(NMT),支持訓練和部署細分領域的垂直機器翻譯引擎,可根據客戶需求定制化訓練和維護專屬機器翻譯引擎,滿足海量
2022-09-21 14:45:04880

深度學習與圖神經網絡學習分享:Transformer

在過去的幾年中,神經網絡的興起與應用成功推動了模式識別和數據挖掘的研究。許多曾經嚴重依賴于手工提取特征的機器學習任務(如目標檢測、機器翻譯和語音識別),如今都已被各種端到端的深度學習范式(例如卷積
2022-09-22 10:16:34968

借助機器翻譯來生成偽視覺-目標語言對進行跨語言遷移

然而之前的基于機器翻譯的CCR工作大多忽略了這個問題,它們通常使用大規模的預訓練模型在通過機器翻譯得到的大規模多語言視覺-語言語料庫上進行大規模預訓練,并且只關注于視覺-目標語言數據對之間的對齊。
2022-10-14 14:59:04608

簡述深度學習中的Attention機制

Attention機制在深度學習中得到了廣泛的應用,本文通過公式及圖片詳細講解attention機制的計算過程及意義,首先從最早引入attention到機器翻譯任務(Bahdanau et al. ICLR2014)的方法講起。
2023-02-22 14:21:53930

人工智能與機器學習深度學習的區別

人工智能包含了機器學習深度學習。你可以在圖中看到,機器學習是人工智能的子集,深度學習機器學習的子集。所以人工智能、機器學習深度學習這三者的關系就像爺爺、父親與兒子。
2023-03-29 11:04:101103

大語言模型的多語言機器翻譯能力分析

以ChatGPT為代表的大語言模型(Large Language Models, LLM)在機器翻譯(Machine Translation, MT)任務上展現出了驚人的潛力。
2023-05-17 09:56:26903

PyTorch教程10.5之機器翻譯和數據集

電子發燒友網站提供《PyTorch教程10.5之機器翻譯和數據集.pdf》資料免費下載
2023-06-05 15:14:480

PyTorch教程10.7之用于機器翻譯的編碼器-解碼器Seq2Seq

電子發燒友網站提供《PyTorch教程10.7之用于機器翻譯的編碼器-解碼器Seq2Seq.pdf》資料免費下載
2023-06-05 18:14:160

PyTorch教程-10.5。機器翻譯和數據集

10.5。機器翻譯和數據集? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:27422

PyTorch教程-10.7. 用于機器翻譯的編碼器-解碼器 Seq2Seq

10.7. 用于機器翻譯的編碼器-解碼器 Seq2Seq? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab
2023-06-05 15:44:28499

【成長計劃】三天入門深度學習,跟著UP主一起創作吧~

深度學習是人工智能革命中的關鍵技術基于深度卷積網絡的圖像分類技術準確率已超過人眼;基于深度神經網絡的語音識別技術準確率已達到95%;基于深度神經網絡的機器翻譯技術已接近人類的平均翻譯水平。準確率
2022-06-27 09:34:28233

機器翻譯研究進展

成為主流,如神經網絡機器翻譯。神經網絡機器翻譯機器從大量數據中自動學習翻譯知識,而不依靠人類專家撰寫規則,可以顯著提升翻譯質量,但在處理語序差異大的語言翻譯時仍然面臨一些挑戰。
2023-07-06 11:19:59372

機器學習深度學習的區別

  機器學習是一種方法,利用算法來讓機器可以自我學習和適應,而且不需要明確地編程。在許多應用中,需要機器使用歷史數據訓練模型,然后使用該模型來對新數據進行預測或分類
2023-08-02 17:36:34332

人工智能會取代翻譯

在某些場景下,如翻譯普通商務文檔、新聞報道以及其他非技術性的文章等,機器翻譯的正確率已經非常接近人類翻譯了。然而,在涉及到一些重要的領域,例如法律、藥學甚至是文學等相關領域,機器翻譯仍然無法取代人類翻譯的重要性和必要性。
2023-08-14 14:29:50643

機器學習深度學習的區別

機器學習深度學習的區別 隨著人工智能技術的不斷發展,機器學習深度學習已經成為大家熟知的兩個術語。雖然它們都屬于人工智能技術的研究領域,但它們之間有很大的差異。本文將詳細介紹機器學習深度學習
2023-08-17 16:11:402726

機器學習深度學習的區別

  機器學習深度學習是當今最流行的人工智能(AI)技術之一。這兩種技術都有助于在不需要人類干預的情況下讓計算機自主學習和改進預測模型。本文將探討機器學習深度學習的概念以及二者之間的區別。
2023-08-28 17:31:09885

仿真人類的微軟AI翻譯系統

歷史上看,曾經主流的機器學習技術在行業中應用是統計機器翻譯 (SMT)。SMT 使用先進的統計分析,從一句話中上下文的幾個詞中來估計最佳可能的翻譯。SMT自20 世紀中期以來的為所有主要翻譯服務提供商所使用,其中包括微軟。
2023-10-11 15:27:52489

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