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  • 机器翻译研究进展

    成为主流,如神经网络机器翻译。神经网络机器翻译机器从大量数据自动学习翻译知识,而不依靠人类专家撰写规则,可以显著提升

    2023-07-06 11:19

  • 借助机器翻译生成伪视觉-目标语言对进行跨语言迁移

    然而之前的基于机器翻译的CCR工作大多忽略了这个问题,它们通常使用大规模的预训练模型在通过机器翻译得到的大规模多语言视觉-语言语料库上进行大规模预训练,并且只关注于视觉-目标语言数据对之间的对齐。

    2022-10-14 14:59

  • 浅谈人工智能语言和机器翻译的重要性

    机器翻译之所以重要的原因是在于语言对人类的重要性,《圣经·创世记》有个故事,当时人类联合起来兴建希望塔顶通天能传扬己名的巴别塔。为了阻止人类的计划,上帝让人类说不同的语言,使人类相互之间不能沟通,计划因此失败,人类自此各散东西。

    2018-03-29 16:24

  • 机器学习翻译存在什么局限

    机器学习为企业提供了翻译文档的新机会,他们可以使用机器学习来翻译营销材料和其他文献。

    2020-04-05 22:16

  • 利用深层神经网络人工智能(AI)训练技术翻译文

    从历史上看,曾经主流的机器学习技术在行业应用是统计机器翻译 (SMT)。SMT 使用先进的统计分析,从一句话中上下文的几个词来估计最佳可能的

    2018-03-21 16:26

  • 基于机器翻译增加的跨语言机器阅读理解算法

    近日,阿里云人工智能平台 PAI 与华南理工大学朱金辉教授团队、达摩院自然语言处理团队合作在自然语言处理顶级会议 EMNLP2023 上发表基于机器翻译增加的跨语言机器阅读理解算法 X-STA。通过

    2023-12-12 10:28

  • 机器翻译的质量突飞猛进,未来三年会有50万翻译失业

    这个说法与过去我们时常听到的言论形成了鲜明对比,原来我们总是说,至少在近期的未来,人工智能主要的作用还是增强,而不是直接取代人类的专业人员,Shoshan表示,近年来机器翻译的质量突飞猛进,多达50万人类翻译和21000个机构很快就会失业了。

    2018-09-04 08:28

  • 一种全新的无监督机器翻译方法,在BLUE基准测试上取得了10分以上提升

    Facebook无监督机器翻译的方法,首先是让系统学习双语词典,将一个词与其他语言对应的多种翻译联系起来。举个例子,就好比让系统学会“Bug”在作为名词时,既有“虫子”、“计算机漏洞”,也有“窃听器”的意思。

    2018-09-02 09:10

  • 循环神经网络(RNN)的详细介绍

    在循环神经网络可以用于文本生成机器翻译还有看图描述等,在这些场景很多都出现了RNN的身影。

    2018-05-11 14:58

  • 一种新的神经机器翻译架构,它脱离了编码器-解码器的范畴

    为了解决这些局限,我们提出了一种基于深层2D卷积神经网络(CNN)的新方法。它和图像、音频生成模型的自回归模型类似,用源序列和目标序列的输出空间定义网络的2D网格,同时禁止卷积filter从目标序列的单词获得未来

    2018-08-23 09:14