0.机器翻译能达60个语种3000个方向,近日又夺全球五冠,这家牛企是谁?比赛的主要宗旨是评估机器翻译最新发展水平,传播通用测试数据集和公共训练数据,改进机器翻译评估评测方法。此次大赛共发布中文-英语、捷克语-英语、法语-德语、德语-英语、因纽特语-英语、泰米尔语-英语、日语-英语、普什图语-英语、波兰语-英语、俄语-英语、高棉语-英语等11个语言对、22个语言方向的机器翻译评测任务。jvzquC41pg}t0|npc0ipo7hp1e532;6/233198iqe/oj|wj|zv713?69:0yivvq
1.技术实践神经机器翻译不同于前面的越南语翻英语是基于已经处理好的语料,我们找的中英翻译用语料在训练和验证等使用前均需要先做预处理。根据GNMT作者在github上的推荐,我们直接修改repo上英德翻译预处理的文件 (wmt16_en_de.sh) 以实现相关的预处理如下: 数据集如果是sgm格式的先转换成raw text格式 jvzquC41yy}/lrvk|joykw3eqo5bt}nengy0ojhjkpkutjsunczjqw
2.docs/datasets.md·PaddlePaddle/PaddleNLPWMT14ENDE WMT14 EN-DE 经过BPE分词的英语-德语翻译数据集 paddlenlp.datasets.load_dataset('wmt14ende') 机器同传 数据集名称简介调用方法 BSTC 千言数据集:机器同传,包括transcription_translation和asr paddlenlp.datasets.load_dataset('bstc', 'asr') 文本生成 数据集名称简介调用方法 Poetry 中文诗歌古典文集jvzquC41ikzfg7hqo1vbfmqgrcjenn4RcfjmgWQR1drpd8igxgrpr8iqeu5ec}fugvy/om
3.如何从零开始开发神经机器翻译系统·MachineLearningMastery看一下,如果你想要更多的分步教程,在使用文本数据时充分利用深度学习方法。 如何在 Keras 中开发神经机器翻译系统BjörnGroß,保留一些权利。 教程概述 本教程分为 4 个部分;他们是: 德语到英语翻译数据集 准备文本数据 训练神经翻译模型 评估神经翻译模型 jvzquC41yy}/mjsenq{e0ls1crgdjnhp1or.ojxvgt.|q43;7818>
4.AttentionIsAllYouNeed翻译我们只进行了少量的实验来选择dropout,注意力(attention)和残差(residual)(第5.4节),在第22节开发数据集上的学习速率和束大小(beam size),所有其他参数从英语到德语的基础翻译模型保持不变。在推理过程中,我们将最大输出长度增加到输入长度+300。我们使用beam size 为21和 jvzquC41yy}/lrfpuj{/exr1r1j99o;29dgc5;
5.LANGUAGETRANSLATIONWITHTORCHTEXT三年一梦利用torchtext类来处理一个著名的数据集,包含了一些英文和德文句子。利用该数据处理sequence-to-sequence模型,通过注意力机制,可以将德语翻译成英语。基于this tutorialfrom PyTorch community memberBen Trevettand was created bySeth Weidmanwith Ben’s permission.在文末你会用torchtext类:jvzquC41yy}/ewgnqiy/exr1mkth/uuu1r524@7286=/j}rn
6.奇点临近,新研究使用数据多样性再次大幅提升神经网络翻译性能|一然后他们利用向后模型来翻译训练集的目标句子,获得了更多补充原始训练数据集的源句。他们还对向前的模型进行了类似的训练,以使用各种目标句子集来扩充训练数据集。之后,他们使用增强的数据再次训练了模型,并得到了最终的翻译模型。 这一新模型在WMT’14英语至德语的翻译任务中获得了有史以来最高的BLEU分数:30.7。它jvzquC41yy}/z~jskw4dqv487;=2997731747?58279
7.大语言模型常见任务及评测数据集汇总(一):70余个数据集!WMT’16 English-German:另一个广泛使用的英文-德语翻译数据集,包含了约40亿个词对。 WMT’17 English-Chinese:英文-中文翻译数据集,包含了约20亿个词对。 IWSLT:国际工作坊口语翻译评测(International Workshop on Spoken Language Translation)提供的数据集,包含多个语言对的翻译数据,其中包括英文-中文。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8gpij|r4ctvodnn4fgvgjn|4359863:92
8.机器翻译方向数据集合集!机器翻译数据集本文将为您介绍经典、热门的数据集,希望对您在选择适合的数据集时有所帮助。 1 QUAK 发布方: Upstage·高丽大学 发布时间: 2022 韩英合成机器翻译质量预测数据 (韩英神经机器翻译的一个合成质量估计数据集,QUAK) 是指韩语句子和英语机器翻译句子,并且每个句子的机器翻译结果的质量是OK/这是一个机器翻译质量预测模型jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8P{|{e2;:>1ctzjeuj1fgzbkux136744=98:
9.102个模型40个数据集,这是你需要了解的机器翻译SOTA论文为了探索当前最佳的 NMT 模型,我们选了几个常见的数据集,并看看在 Transformer 之后,还有哪些激动人心的研究成果。我们发现不同的 NMT 模型都有其侧重的数据集,但最常用的还是 WMT 英法数据集或英德数据集。除此之外,我们也特意找了中英数据集,看看适合翻译中文的模型又是什么样的。 jvzquC41fg|fnxugt0gmkzp0eun1jwvkerf1A6:646
10.学习常见相关公开数据集汇总(图像处理相关数据集、自然语言处理相关有很多种方式可以使用这些数据集。比如:你可以使用它们来锻炼你的各种深度学习方法技巧;你可以使用它们来磨练你的技能,了解如何识别和构建每个问题,思考独特的使用案例和公布你的新发现! 数据集分为三类:图像处理相关数据集,自然语言处理相关数据集和语音处理相关数据集。如下: jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa<>7:;:678ftvkimg8igvcomu864:79869:
11.多语言图像描述数据集——Multi30k:开启多模态翻译新纪元教育与评测:作为标准数据集,Multi30k可用于评估不同算法性能,同时也是教学过程中引入机器学习概念的优秀案例。 项目特点 多语言支持:涵盖英语、德语、法语和捷克语,促进了多语言间的相互翻译研究。 精细的数据处理:附带的预处理工具和子词模型降低了入门门槛,加快了研究进程。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8lkvdrpih5228;0c{ykenk0fnyckny03<>779=97
12.【校级一流本科立项课程】“德语翻译实践(1)”课程——知行合一自2004年北航设立德语本科专业以来,《德语翻译实践(1)》就是面向德语专业三年级本科生开设的专业核心课程。该课程已进行了十余年的教学实践,积累了较丰富的课堂教学经验。课程内容主要以对德语经典文本的试译与讲评为主。 课程将翻译实践放在首位,重视实用性与学术性文本的翻译选材。通过高标准的翻译文本的选择,增强教jvzquC41pg}t0kzcc0kew7hp1ktgq86227568;=40jzn
13.有声翻译(英语德语互译版)相似应用下载相关专题 最新专题 德语翻译app合集 英汉互译翻译软件免费 中英互译翻译app 德语翻译app 翻译英汉互译软件有哪些 翻译英汉互译app 翻译英汉互译软件 英语有声读物app推荐 有声翻译下载 中文德语翻译app下载 英语德语app下载 英汉互译翻译app 翻译英汉互译软件下载 中英互译翻译软件推荐 中英互译翻译软jvzquC41o0}bpmtwlkg/exr1crvt1>>48384
