神经机器翻译（NMT）开源工具

最新推荐文章于 2025-05-19 09:49:03 发布
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#nmt #神经机器翻译


博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/wangxinginnlp/article/details/52944432


工具名称：T2T: Tensor2Tensor Transformers

地址：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

语言：Python/Tensorflow

简介：★★★★★ 五颗星

https://research.googleblog.com/2017/06/accelerating-deep-learning-research.html



工具名称：dl4mt

地址：https://github.com/nyu-dl/dl4mt-tutorial/tree/master/session2

语言：Python/Theano

简介：

Attention-based encoder-decoder model for machine translation.  

New York University Kyunghyun Cho博士组开发。


工具名称：blocks

地址：https://github.com/mila-udem/blocks

语言：Python/Theano

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神经机器翻译的原理与最新进展
AI天才研究院
10-07 1544
神经机器翻译的原理与最新进展 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着全球化进程的加速，语言交流的障碍日益凸显。机器翻译
28、神经机器翻译（NMT）：原理、架构与实践
最新发布
wine的专栏
07-14 11
本文全面介绍了神经机器翻译（NMT）的原理、架构与实践。从NMT的基本概念及其与传统机器翻译系统的区别入手，详细探讨了其核心技术——编码器-解码器架构和LSTM网络的应用。同时，还涵盖了数据准备、训练流程、推理过程以及评估指标BLEU分数等内容。文章结合实际应用，分析了NMT的优势与挑战，并展望了未来发展方向，如多模态翻译和个性化翻译等。此外，还提供了实用资源推荐和常见问题解答，帮助读者更好地理解和应用NMT技术。
tensorflow nmt源码解析
stupid_3的博客
01-02 3074
Tensorflow nmt源码解析 声明 本系列博客由 罗周杨 stupidme.me.lzy@gmail.com 原创，同步更新在多个平台，包括： csdn/stupid_3 github/luozhouyang 分享或转载请注明作者和原出处。　　 NMT即Neural Machine Translation，神经网络机器翻译。Google开源的tensor
【Java开发300个实用技巧】121.Native内存追踪NMT
05-19 902
本文深入解析JVM Native内存追踪技术：1）NMT通过-XX:NativeMemoryTracking参数开启，提供summary/detail两种监控粒度，可结合jcmd生成基线报告与差异对比；2）内存报告关键指标解析：Thread区块暴增提示线程泄漏，CodeCache异常增长反映JIT问题，Internal内存过高需警惕堆外内存泄漏；3）四大典型问题定位方案：线程池配置不当、Unsafe堆外内存泄漏、JNI调用失控、元数据区溢出；4）实战案例演示如何通过NMT+pmap工具链定位第三方SDK的D
NMT（神经机器翻译Neural Machine Translation）常用术语
程序员阿浪
07-16 992
神经机器翻译Neural Machine Translation的常用术语：
谷歌开源神经机器翻译模型底层框架seq2seq.zip
07-19
去年，谷歌发布了 Google Neural Machine Translation (GNMT)，即谷歌神经机器翻译，一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的模型。现在，它已经用于谷歌翻译的产品系统。 　　虽然消费者感受到的提升并不十分明显，谷歌宣称，GNMT 对翻译质量带来了巨大飞跃。 　　但谷歌想做的显然不止于此。其在官方博客表示：“由于外部研究人员无法获取训练这些模型的框架，GNMT 的影响力受到了束缚。” 　　如何把该技术的影响力最大化？答案只有一个——开源。 　　因而，谷歌于昨晚发布了 tf-seq2seq —— 基于 TensorFlow 的 seq2seq 框架。谷歌表示，它使开发者试验 seq2seq 模型变得更方便，更容易达到一流的效果。另外，tf-seq2seq 的代码库很干净并且模块化，保留了全部的测试覆盖，并把所有功能写入文件。 　　该框架支持标准 seq2seq 模型的多种配置，比如编码器/解码器的深度、注意力机制（attention mechanism）、RNN 单元类型以及 beam size。这样的多功能性，能帮助研究人员找到最优的超参数，也使它超过了其他框架。详情请参考谷歌论文《Massive Exploration of Neural Machine Translation Architectures》。 　　上图所示，是一个从中文到英文的 seq2seq 翻译模型。每一个时间步骤，编码器接收一个汉字以及它的上一个状态（黑色箭头），然后生成输出矢量（蓝色箭头）。下一步，解码器一个词一个词地生成英语翻译。在每一个时间步骤，解码器接收上一个字词、上一个状态、所有编码器的加权输出和，以生成下一个英语词汇。雷锋网(公众号：雷锋网)提醒，在谷歌的执行中，他们使用 wordpieces 来处理生僻字词。 　　据雷锋网了解，除了机器翻译，tf-seq2seq 还能被应用到其他 sequence-to-sequence 任务上；即任何给定输入顺序、需要学习输出顺序的任务。这包括 machine summarization、图像抓取、语音识别、对话建模。谷歌自承，在设计该框架时可以说是十分地仔细，才能维持这个层次的广适性，并提供人性化的教程、预处理数据以及其他的机器翻译功能。 　　谷歌在博客表示： “我们希望，你会用 tf-seq2seq 来加速（或起步）你的深度学习研究。我们欢迎你对 GitHub 资源库的贡献。有一系列公开的问题需要你的帮助！” 　　GitHub 地址：https://github.com/google/seq2seq 　　GitHub 资源库：https://google.github.io/seq2seq/nmt/ 标签：tensorflow  seq2seq  谷歌  机器学习
机器学习入门0005 tensorflow_NMT模型
神码不是浮云
01-24 3601
机器学习入门0005 tensorflow_NMT模型1.简介nmt（Neural Machine Translation）是一个序列到序列的模型。可以用来做【聊天机器人】，【翻译】，【关键词提取】，【文章摘要】，【图像描述】等功能。用法简单，只需要安装Tensorflow1.4+ 版本即可运行。这个地址是Tensorflow 官方github https://github.com/tensorf...
Python-PyTorch实现基于Transformer的神经机器翻译
10-06
在当今的自然语言处理（NLP）领域，神经机器翻译（NMT）已经成为了主流技术，它通过端到端的学习过程，直接将源语言句子转化为目标语言句子。PyTorch，一个由Facebook开发的开源深度学习框架，因其易用性、灵活性和...
市面上的神经机器翻译（NMT）概况
kudou1994的博客
06-10 2179
（未完）NMT是以神经网络作为基础的机器翻译，开始在全面超越此前以统计模型为基础的统计机器翻译（SMT），并快速成为在线翻译系统的主流标配。目前，广泛应用于机器翻译的是长短时记忆（LSTM，Long Short-Term Memory）循环神经网络(RNN，Recurrent Neural Network)。该模型擅长对自然语言建模，把任意长度的句子转化为特定维度的浮点数向量，同时“记住”句子中比...
（7-3-2）神经机器翻译（NMT）： 基于NMT的简易翻译系统
码农三叔
03-29 1478
（10）定义函数max_length，它接受一个名为tensor的参数，其中tensor通常表示一个包含多个序列的数据结构（例如，一个列表的列表）。函数max_length的主要逻辑是使用列表推导式来遍历tensor中的每个序列（通常是句子或文本序列），并计算每个序列的长度（通常是单词或字符的数量）。编码器的输入是英语句子，输出是GRU的隐藏状态和细胞状态。下一步是定义解码器（Decoder），解码器的任务是接收编码器的隐藏状态和细胞状态，以及输入的句子（通常是目标语言的句子），然后生成输出句子。
基于Node.js的谷歌自动翻译api.zip
07-19
谷歌翻译-api A Node.js module for working with the Google Translation. Automatically handles bulk translations that exceed the Google Translation API query limit. 这是一款基于nodejs的谷歌翻译插件，由于中国无法访问 google.com，故须对配置进行修改，修改成translate.google.cn，不过该翻译api有字符数限制。 demo地址 http://translate.hotcn.top/ Npm Module 安装 $ npm install translate-api --save 案例 const translate = require('translate-api'); let transUrl = 'https://nodejs.org/en/'; translate.getPage(transUrl).then(function(htmlStr){ console.log(htmlStr.length) }); let transText = 'hello world!'; translate.getText(transText,{to: 'zh-CN'}).then(function(text){ console.log(text) });   标签：谷歌翻译  自动翻译
Python-OpenNMT开源神经机器翻译系统OpenNMT的Pytorch一个移植
08-11
OpenNMT: 开源神经机器翻译系统OpenNMT的Pytorch一个移植
NMT开源代码
abc13310086的博客
07-06 740
We list below NMT-related resources.  (Let us know if there is an interesting source that we have missed out!) [Stanford] NMT projects with code/data/models, Matlab.[NYU] Tutorial Code from DL4MT
基于百度API的开源自动翻译.srt文件软件的实现的几个技术细节总结附源代码
isinstance的博客
02-22 2870
该软件的实现技术细节和构想大概是这样的，有更好的想法的可以联系我，我们一起改进这个软件 这个软件是用差不多一个星期左右的时间编出来的 思路： 一．对字幕组有了解的人一点对.srt文件有一定的了解，这种文件大概长这个样子 1 00:00:46,040 --> 00:00:51,809 East Berlin, 1975   2 00:01:16,400 --> 00:01:
nmt 错误
qq_28808697的博客
06-22 381
1、shell脚本执行错误 $'\r':command not found
NLP之 NMT 解决语料不足与解码效率
weixin_41045344的博客
04-28 931
NMT 两大问题 问题描述 神经机器翻译模型的参数的训练依赖于平行语料，但是语料匮乏，那如何提高语料的效率？ 如何提高解码效率？ 数据效率的提升 使用第三方语言作为桥接 神经机器翻译模型在低资源的情况下，比传统统计翻译模型效率差 NMT ：两个部分，将源语言翻译成条件语言，在翻译成目标语言 需要两部分解码 若在条件语言发生错误，会导致目标语言也出现问题 注： teac...
NLP学习笔记（七）神经网络机器翻译（NMT）
u011426236的博客
07-08 2376
神经网络机器翻译（Neural Machine Translation） 这节课我们利用RNN来做机器翻译，机器翻译模型有很多种，这节课我们介绍Seq2Seq模型，把英文翻译为德文。机器翻译是一个Many to Many的问题。 首先，我们要处理数据。 机器翻译数据（Machine Translation Data） 这里，我们仅是学习需要，使用一个小规模数据集即可。可以使用http://www.manythings.org/anki/上的数据集来实验。如图所示，文件有两栏，左边是英语句子，右边是德语句子
Python吴恩达深度学习作业23 -- 机器翻译（NMT）
qq_41476257的博客
08-02 1387
你将建立一个神经机器翻译（NMT）模型，以将人类可读的日期（“25thofJune,2009”）转换为机器可读的日期（“2009-06-25”）。你将使用注意力模型来完成此任务，注意力模型是序列模型中最复杂的序列之一。...
山东大学自然语言处理实验神经机器翻译
06-03
### 山东大学自然语言处理实验中的神经机器翻译（NMT）模型实现 神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）是一种基于深度学习的机器翻译方法，它通过构建一个大型的神经网络来完成从源语言到目标语言的翻译任务。相比于传统的统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT），NMT 模型能够更好地捕捉句子的上下文信息，并生成更加流畅和准确的翻译结果[^1]。 在山东大学自然语言处理实验室中，关于 NMT 的研究与实验通常涉及以下几个方面： #### 1. 数据预处理 在进行神经机器翻译之前，需要对原始语料进行清洗、分词和标记化处理。这一过程包括但不限于去除噪声数据、标准化文本格式以及将句子分割为单词或子词单元。例如，可以使用开源工具如 Moses 或者 SentencePiece 来完成分词任务[^2]。 ```python from sentencepiece import SentencePieceProcessor # 初始化 SentencePiece 模型 sp = SentencePieceProcessor() sp.load("m.model") # 对输入句子进行编码 input_sentence = "这是一个测试句子。" encoded = sp.encode_as_pieces(input_sentence) print(encoded) ``` #### 2. 模型架构设计 目前主流的 NMT 架构包括基于 RNN 的编码器-解码器模型、Transformer 模型等。其中 Transformer 因其高效性和并行化能力而被广泛采用。以下是一个简单的 Transformer 模型定义示例： ```python import torch.nn as nn from transformers import TransformerModel class NMTModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers): super(NMTModel, self).__init__() self.transformer = TransformerModel(d_model=d_model, nhead=nhead, num_encoder_layers=num_encoder_layers, num_decoder_layers=num_decoder_layers) self.fc_out = nn.Linear(d_model, vocab_size) def forward(self, src, tgt): transformer_output = self.transformer(src, tgt) output = self.fc_out(transformer_output) return output ``` #### 3. 训练与优化 训练 NMT 模型时，通常会使用交叉熵损失函数来衡量预测分布与真实标签之间的差异。此外，还可以引入正则化技术（如 Dropout）以防止过拟合。同时，在大规模数据集上训练时，建议使用分布式训练框架以加速收敛速度[^1]。 #### 4. 性能评估 为了评估 NMT 模型的表现，可以采用 BLEU 分数、TER 等指标对其进行定量分析。这些指标能够反映译文质量的好坏程度。除此之外，也可以邀请人工评测员对翻译结果进行主观打分。
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