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10. 普通话中基于音节的序列 - 序列语音识别的基于音节的序列 - 序列语音识别 作者:周世宇,林浩东,许旭,许波 由INTERSPEECH2018接受 机构:中国科学院大学 摘要:基于序列注意的模型最近在自动语音识别(ASR)任务中显示出非常有希望的结果,

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斯坦福大学 NLP 组开放神经机器翻译代码库

近日,斯坦福大学自然语言处理组(Stanford NLP)发布了一篇文章,总结了该研究组在神经机器翻译(NMT)上的研究信息。在这篇文章中,他们还放出了在多种翻译任务上(比如英德翻译和英语-捷克语翻译)实现了当前最佳结果的代码库(codebase)。除此之外

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机器翻译在跨境电商中的应用和实践

什么是机器翻译 机器翻译,是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。机器翻译的的实用价值随着经济全球化及互联网的飞速发展而日益提高,在促进政治、经济、文化交流等方面起到越来越重要的作用。 机器翻译的应用面很广。比如: 为语言

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阿里云机器翻译NET使用Demo

概述 阿里巴巴机器翻译是由阿里巴巴匠心打造的在线智能机器翻译服务。依托领先的自然语言处理技术和海量的互联网数据优势,阿里巴巴成功上线基于注意力机制的深层神经网络翻译系统(NMT),帮助用户跨越语言鸿沟,畅享交流和获取信息,实现无障碍沟通。凭借海量数据积累及关

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(转) 多模态机器翻译

本文转自: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650722318&idx=4&sn=728e8e264ca05f2366d75a27744bb383&chksm=871b1470b06c

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PaperWeekly 第二十一期 --- 多模态机器翻译

引 多信息融合是一个重要的研究趋势,尤其是对于训练数据缺乏的任务来说,如何融入其他相关信息来提高本任务的准确率是一个非常值得研究的问题。机器翻译是一个热门的研究领域,随着训练数据规模地增加,各种NN模型的效果也取得了突破的进展,google和百度均已部署上线N

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【邓侃】哈佛大学机器翻译开源项目 OpenNMT的工作原理

一. 哈佛大学机器翻译开源项目 OpenNMT 2016年12月20日,哈佛大学自然语言处理研究组,宣布开源了他们研发的机器翻译系统 OpenNMT [1],并声称该系统的质量已经达到商用水准。 在 OpenNMT 官网上,有这么一段话, The main

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