翻译模型 – 台灣商業櫃台

Google以多語言訓練單一神經機器翻譯模型，可同時提升低資源 ...

2019年10月15日 - Google在單一模型訓練多種語言，並不限制每種語言的訓練資料量，可以有效提升低資源語言翻譯品質.

2019年6月18日 - 摘要： Sequence-to-sequence模型是一种深度学习模型，在机器翻译，文本摘要和图像字幕的任务中取得了很大的成功。然而，充分理解模型以实现 ...

所以，翻译模型建立起两种语言的桥梁，语言模型是衡量一个句子在目标语言中是不是流利和地道。这两种模型结合起来，加上其他的一些特征，就组成了一个统计机器 ...

实验表明融合词汇对齐结构的神经机器翻译模型能够有效地吸收统计机器翻译的词汇知识,提升翻译性能。(2)融合短语结构的神经机器翻译在短语层面,本文对神经 ...

跳到噪聲信道模型 - 可以這樣理解翻譯模型與語言模型，翻譯模型是一種語言到另一種語言的詞彙間的對應關係，而語言模型則體現了某種語言本身的性質。

2018年6月4日 - 本示例会介绍使用seq2seq 网络来实现机器翻译，同时使用注意力机制来提高seq2seq的效果(尤其是长句)。图5.24: seq2seq 模型. ·sequence to ...

2019年4月18日 - 1.注意力机制原理上一篇博文介绍了如何使用Tensorflow来搭建一个简单的NMT模型，但那只是一人工智能.

2018年4月18日 - 而神经机器翻译模型恰好能够实现端到端的翻译任务，并且这个任务“天然”的符合seq2seq以及attention的框架。下面我们来简单介绍这个任务。

跳到神經機器翻譯：Encoder-Decoder 模型 - 顧名思義，神經機器翻譯NMT 即代表使用類神經網 ... 這樣的模型就像是在模擬人類做翻譯的兩個主要 ...

2018年3月16日 - 不使用RNN、CNN 模型，只使用encoder — decoder 模型加上attention 機制就有非常好的結果，此新的網路架構稱為「Transformer」。為google ...