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RSS订阅原创 基于Transformer实现机器翻译
机器翻译是指利用计算机技术和语言学知识来实现将一种自然语言的文本翻译成另一种自然语言的文本的过程。这种技术旨在使计算机能够理解和翻译人类语言，从而帮助人们跨越语言障碍进行沟通和交流。机器翻译系统通常依赖于大量的语料库和复杂的算法，其中包括统计机器翻译（SMT）和神经机器翻译（NMT）等不同的方法。近年来，随着深度学习技术的发展，神经机器翻译在NLP领域中变得越来越流行，因为它能够更好地捕捉句子结构和语义信息，从而提高翻译的准确性和流畅度。
2024-06-26 15:17:17
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原创 使用前馈神经网络(MLP与CNN)实现姓氏分类
姓氏分类问题是自然语言处理（NLP）中的一类问题，能够根据提供的姓氏来推断其可能的国家或地区背景。姓氏分类问题通常是一类分类任务，对于给定的姓氏分配到不同的国家或地区类别（标签）中。这个问题在语言学研究和人口统计学中很有意义，也在姓名识别和跨文化分析中有广泛的应用。本篇使用前馈神经网络完成分类任务，展示了多层感知机（MLP）和卷积神经网络（CNN）如何学习姓氏的特征表示。
2024-06-09 08:46:22
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空空如也
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