GIZA++词对齐运行实验

最新推荐文章于 2019-12-13 22:56:38 发布
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本文深入探讨了人工智能领域的最新发展与应用，包括深度学习、机器学习、自然语言处理等关键技术及其在实际场景中的应用案例。从算法创新到行业实践，全面展现了人工智能如何推动科技与社会的进步。

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NLP - GIZA++ 实现词对齐
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
06-29 1369
关于 GIZA++ 安装 使用 1、将平行语料转化为 GIZA++ 格式（plain2snt.out） 2、获取共现文件（snt2cooc.out） 3、创建 mkcls 文件（mkcls） 4、运行GIZA++
自然语言处理之机器翻译：Statistical Machine Translation (SMT)：SMT中的特征选择与优化
zhubeibei168的博客
04-14 575
统计机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）是一种基于统计模型的机器翻译方法。它通过分析大量的双语平行语料库，学习源语言和目标语言之间的统计关系，从而实现自动翻译。SMT的核心是建立一个翻译模型，该模型能够根据源语言句子生成目标语言句子的概率分布，选择概率最大的翻译结果。
giza++用作词语对齐，在自然语言处理中有广泛应用
05-08
giza++用作词语对齐，在自然语言处理如机器翻译中有广泛应用
使用GIZA++进行词对齐
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藏知阁
03-21 1万+
准备双语语料 zh.txt：源语言 海洋 是 一个 非常 复杂 的 事物 。 人类 的 健康 也 是 一 件 非常 复杂 的 事情 。 将 两者 统一 起来 看 起来 是 一 件 艰巨 的 任务 。 但 我 想 要 试图 去 说明 的 是 即使 是 如此 复杂 的 情况 ， 也 存在 一些 我 认为 简单 的 话题 ， 一些 如果 我们 能 理解 ， 就 很 容易 向前 发展 的 话题 。...
NLP技术中的词语对齐实现模块 GIZA++在windows上的移植实现
05-02
NLP技术中的词语对齐实现模块 GIZA++在windows上的移植实现！用VS2003.net编译，并在编译前给VS2003安装好STLport-4.6.2库，才能编译运行成功！ 注：STLport-4.6.2库，我将在本资源的下一站上传给大家，已经编译好的适合VS2003的STLport-4.6.2库。
使用GIZA++进行平行语料的词对齐
michenggang_dami的专栏
08-11 4513
使用GIZA++进行平行语料的词对齐   在使用moses搭建机器翻译系统时，词对齐的过程是和模型训练结合在一起的，GIZA++运行的很多细节都被跳过。本文是将GIZA++单独拿出来，关注其从编译、运行到最终获取对齐文件各阶段的细节问题，以求更加深刻地理解GIZA++的工作原理。   1、 编译安装GIZA++ 最新版本的GIZA++可以从下列链接中找到http://code.go
利用GIZA++和Moses生成双向对齐文件
orangefly0214的博客
12-13 1945
踩了两周的坑今天终于解决了，本来觉得晚上关于GIZA++生成对齐文件的教程已经很多了没准备写，但是因为我的这个坑我不得不记录一下。利用GIZA++获得单向对齐文件的同时会获得双语词表，但是我从始至终都没看到哪里有什么双语词表。 然后研究了三四天的moses，关于moses的整体步骤分为以下几步： Prepare data Run GIZA++ Align words ...
运行于Windows中的GIZA++( GIZA++ working inWindows Platform）
tianliang0123的专栏
10-30 6834
摘 要：Linux环境中，大部分基于短语的统计机器翻译系统可以很方便的利用GIZA++训练得出的词语对齐结果。然而，对于许多习惯在Windows系统中从事科学研究的科研工作者却享受不到这种便利。虽然我们可以使用Cygwin或者虚拟机在Windows系统下模拟Linux系统，但是有时这样来回的切换很不方便。本文主要是想和大家分享一下我们如何在Windows系统中使用GIZA++进行词语对齐的一些经验
GIZA++ 使用说明书
huangyanzhou163的专栏
03-07 7898
首先下载1500句平行句对，作为GIZA++的实验语料 利用java程序将1500句对进行分离，注意里面有一句中文多加了一个回车符，找到并删掉，然后执行该java程序。得到汉英分离的两个文件chinese和english两个文件。接下来利用中科院的分词工具和EGYPT分别实现对中文和英文进行分词，生成两个文件chinese_segment.txt和english.segment.txt。 这里
GIZA++运行报告zz
weixin_30512785的博客
08-26 99
一。工作目标 1.构建汉英对齐语料库。2.下载并编译GIZA++，CMU-Cambridge Statistical Language Modeling toolkit，（以下简称CMU toolkit）获得实验所需的可执行文件。3.利用目标1所构建的语料库，通过GIZA++进行IBM Model 1-5的训练。4.利用目标1所构建的语料库，通过mkcls构建word classes。5.利用目标...
GIZA++运行报告
03-30
GIZA++是一款用于统计机器翻译中的词对齐工具，它能够基于平行语料库自动计算源语言与目标语言之间的对应关系。本文档将详细介绍GIZA++的安装、配置以及使用流程，特别是针对汉英平行语料的处理过程。 #### 二、...
Moses安装全记录
lqj1990的博客
07-28 6533
Moses baseline 记录
机器翻译重要过程(2)---词语对齐
iteye_2022的博客
08-24 1489
在上一步预处理完成之后，平行句对中的中文部分都被切分成了相应的短语，而英文的大小写、格式、相应的空格也都加上了，在这之后就可以完成词语对齐的过程了。词语对齐的目标是得到中英文词或短语的对齐信息，便于翻译系统做解码时寻找相应的phrase。 词语对齐这一步一般都采用开源工具完成，比如现在用的最多的GIZA++，但是在平行语料数据量大的情况下，可能其完成整个词语对齐的过程耗时较长。现在也...
信捷XC系列PLC主从通讯程序设计与实现——工业自动化控制核心技术
08-09
信捷XC系列PLC主从通讯程序的设计与实现方法。信捷XC系列PLC是一款高性能、高可靠性的可编程逻辑控制器，在工业自动化领域广泛应用。文中阐述了主从通讯的基本概念及其重要性，具体讲解了配置网络参数、编写程序、数据交换以及调试与测试四个主要步骤。此外，还探讨了该技术在生产线控制、仓储物流、智能交通等多个领域的应用实例，强调了其对系统效率和稳定性的提升作用。 适合人群：从事工业自动化控制的技术人员、工程师及相关专业学生。 使用场景及目标：适用于需要多台PLC协同工作的复杂工业控制系统，旨在提高系统的效率和稳定性，确保各设备间的数据交换顺畅无误。 其他说明：随着工业自动化的快速发展，掌握此类通信协议和技术对于优化生产流程至关重要。
Qt 5.12.4与Halcon构建视觉流程框架：编译与测试的成功实践
08-09
如何将Halcon视觉技术和Qt框架相结合，构建一个强大的视觉处理流程框架。文中首先阐述了选择Qt 5.12.4的原因及其优势，接着描述了框架的具体构建方法，包括利用Qt的跨平台特性和界面设计工具创建用户界面，以及用Halcon进行图像处理与识别。随后，文章讲解了编译过程中需要注意的关键步骤，如正确引入Halcon的头文件和库文件，并提供了一个简单的代码示例。最后，作者分享了测试阶段的经验，强调了确保系统在各种情况下都能正常工作的必要性。通过这次实践，证明了两者结合可以带来更高效、更稳定的视觉处理解决方案。 适合人群：具有一定编程经验的技术人员，尤其是对计算机视觉和图形界面开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解Qt与Halcon集成应用的开发者，旨在帮助他们掌握从框架搭建到实际部署的全过程，从而提升自身技能水平。 阅读建议：读者可以在阅读过程中跟随作者的步伐逐步尝试相关操作，以便更好地理解和吸收所介绍的知识点和技术细节。
【CAD入门基础课程】1.4 AutoCAD2016 功能介绍.avi
最新发布
08-09
一、AutoCAD 2016的新增功能 版本演进: 从V1.0到2016版已更新数十次，具备绘图、编辑、图案填充、尺寸标注、三维造型等完整功能体系 界面优化: 新增暗黑色调界面：使界面协调深沉利于工作 底部状态栏整体优化：操作更实用便捷 硬件加速：效果显著提升运行效率 核心新增功能: 新标签页和功能区库：改进工作空间管理 命令预览功能：增强操作可视化 地理位置和实景计算：拓展设计应用场景 Exchange应用程序和计划提要：提升协同效率 1. 几何中心捕捉功能 新增选项: 在对象捕捉模式组中新增"几何中心"选项 可捕捉任意多边形的几何中心点 启用方法: 通过草图设置对话框→对象捕捉选项卡 勾选"几何中心(G)"复选框(F3快捷键启用) 2. 标注功能增强 DIM命令改进: 智能标注创建：基于选择的对象类型自动适配标注方式 选项显示优化：同时在命令行和快捷菜单中显示标注选项 应用场景: 支持直线、圆弧、圆等多种图形元素的智能标注 3. 打印输出改进 PDF输出增强: 新增专用PDF选项按钮 支持为位图对象添加超链接 可连接到外部网站和本地文件 操作路径: 快速访问工具栏→打印按钮→PDF选项对话框 4. 其他重要更新 修订云线增强: 支持创建矩形和多边形云线 新增虚拟线段编辑选项 系统变量: 新增多个控制新功能的系统变量
电力电子领域单相PWM整流模型的主电路与控制模块实现研究
08-09
内容概要：本文详细探讨了单相PWM整流模型的设计与实现，重点介绍了主电路和控制模块的具体实现方法。主电路作为整流模型的核心部分，涉及功率因数、电流稳定性和调节范围等因素，常采用全桥或多级整流等拓扑结构。控制模块则由PWM控制器、传感器和执行器组成，负责调节交流电源的输入，实现所需电压和电流波形。文中还强调了算法设计、硬件接口设计和参数调整与优化的重要性，指出这些因素对于提高整流效果和效率至关重要。 适合人群：从事电力电子领域的研究人员、工程师及相关专业的学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解单相PWM整流模型工作原理和技术细节的人群，旨在帮助他们掌握主电路和控制模块的设计要点，提升电力系统的稳定性和效率。 其他说明：文中提到的相关技术可以通过进一步查阅专业文献和技术资料获得更深入的理解。
这是sanllin的第一次尝试开发app，调用kimi的文本识别和图像识别
08-09
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/39ff61edf06f 这是sanllin的第一次尝试开发app，调用kimi的文本识别和图像识别（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
电力电子领域中稳态电弧与直流电弧放电特性的COMSOL仿真研究 · 电弧放电
08-09
利用COMSOL软件对稳态电弧、直流电弧放电及等离子体进行仿真的研究。首先简述了电弧与等离子体的基本概念，接着分别从稳态电弧的模拟与分析、直流电弧放电的模拟与探讨、等离子体的模拟与特性分析三个方面展开讨论。通过设定不同的边界条件和材料属性，模拟并分析了电弧的形态、电流密度分布、温度场变化等关键参数，揭示了影响电弧稳定性的因素。同时，通过对等离子体的模拟，进一步理解了其物理特性及其在工业生产中的应用，如等离子切割和喷涂等。 适合人群：从事电力电子领域研究的技术人员、高校相关专业师生、对电弧及等离子体感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解稳态电弧、直流电弧放电及等离子体特性及其应用的研究人员和技术人员。目标是通过仿真手段掌握这些现象的工作机制，为实际工程应用提供理论支持和技术指导。 其他说明：文中提到的COMSOL是一款多物理场仿真软件，能够精确地模拟复杂的物理现象，对于理解和优化电力电子设备的设计具有重要意义。
GIZA++预测词对齐
01-19
### GIZA++ 使用教程 #### 安装与配置环境 安装GIZA++前需准备一些依赖项，如SRILM工具包等。下载并编译GIZA++源代码后，设置好路径以便后续调用。 #### 准备平行语料 准备好待处理的语言对文件，通常分为两部分：源语言（source language）和平目标语言（target language）。这些文本应当已经过分词处理，并按行一一对应保存为纯文本格式[^1]。 #### 创建词汇表 通过命令行创建两个方向上的词汇列表，即从源到目的以及反向。这一步骤对于减少计算复杂度至关重要，同时也提高了效率。 ```bash plain2snt source.txt target.txt ``` 此操作会生成多个中间文件，其中最重要的是`.vcb`结尾的文件，它们包含了各自语言中的单词频率统计信息。 #### 运行GIZA++ 执行如下指令来启动双向训练过程： 正向： ```bash giza ++ -S source.vcb -T target.vcb -C corpus.snt -o output_prefix -Coocurrence ``` 逆向： ```bash giza ++ -S target.vcb -T source.vcb -C corpus.snt -o reverse_output_prefix -Coocurrence ``` 这里 `-S`, `-T` 参数指定了之前产生的词汇表位置；而 `-C` 则指向由 `plain2snt` 工具生成的句子配对文件。最后指定输出目录名作为参数传递给 `-o` 选项。 #### 合并对齐结果 当两次运行完成后，将获得一对 `.A3.final` 文件，代表了不同方向上的最佳匹配方案。接下来可借助脚本合并这两个文件的内容，从而得到最终版本的双语对照表格。 #### 可视化展示 为了更直观理解所得出的结果，还可以编写Python程序读取上述产出的数据结构，并绘制热力图等形式展现词语间的关联程度。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns; sns.set() data = [[...]] # 加载.A3.final 数据至二维数组中 ax = sns.heatmap(data, cmap="YlOrRd", square=True) plt.show() ```
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