统计机器翻译教程下载

最新推荐文章于 2025-09-14 13:48:10 发布
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Kevin Knight 编写的 Statistical MT 手册提供了关于机器翻译统计方法的深入指南，涵盖从基础概念到高级应用的全面内容。
宋健宇
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自然语言处理之机器翻译：统计机器翻译(SMT)前沿技术教程
zhubeibei168的博客
04-15 631
自然语言处理旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。它涉及语言学、计算机科学和人工智能的交叉，通过算法和模型让计算机能够处理文本和语音数据。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语料库，学习源语言和目标语言之间的翻译概率，从而实现自动翻译。SMT的核心是概率模型，包括语言模型和翻译模型。
NLP中的机器翻译技术演进历程
AI天才研究院
04-20 1112
机器翻译作为自然语言处理领域的重要应用之一，其发展历程反映了计算机科学、语言学等多学科的融合与进步。本文的目的在于系统梳理机器翻译技术从诞生到现今的演进过程，深入剖析各个阶段的技术特点、核心算法和应用场景。范围涵盖了规则式机器翻译、统计机器翻译和神经机器翻译等主要发展阶段，并探讨了机器翻译技术在不同行业的实际应用以及未来的发展趋势。本文将按照机器翻译技术的发展顺序进行阐述。首先介绍机器翻译的起源和规则式机器翻译阶段，包括其原理、优势和局限性；
统计机器翻译
11-22
用于语料库的对齐处理，在统计机器翻译方面运用广泛。
统计机器翻译.pdf
08-30
中国科学院研究生院专业基础课 宗成庆 统计机器翻译
统计机器翻译的课件
09-20
非常好的有关统计机器翻译方面的课件，非常实用
统计机器翻译教程——简洁明了
qq_31424393的博客
03-31 2980
1. 统计机器翻译引言 译文：统计机器翻译教程——前言 https://www.jianshu.com/p/cfb8038bff70 译文：统计机器翻译教程——正文一 https://www.jianshu.com/p/a7a2d910305f 译文：统计机器翻译教程——正文二 https://www.jianshu.com/p/6e7db07986c9 ...
自然语言处理与统计机器翻译实践
ol7890123的博客
09-14 886
本博客涵盖多个自然语言处理与统计机器翻译相关任务，包括TreeTagger词性标注、天气概率对称性分析、语料库统计分析、IBM模型实现、GIZA++词对齐、短语翻译概率估计、EM算法伪代码设计、堆栈解码与搜索图构建、Moses模型训练、混淆网络构建等内容。通过具体操作步骤与理论分析，深入探讨了语言模型、词对齐、翻译规则提取及系统评估等关键技术。
机器翻译与实例分析
m0_70669440的博客
06-24 1451
在本实验中，我们将探索如何使用编码器-解码器结构和注意力机制来实现一个简单的机器翻译系统。具体来说，我们将使用PyTorch框架构建一个翻译器，使用含注意力机制的编码器—解码器来翻译句子，训练模型后进行预测与评价翻译结果。编码器-解码器结构: 我们将介绍编码器如何将输入序列编码为上下文向量，以及解码器如何利用这个上下文向量生成目标语言序列。注意力机制: 我们将详细探讨注意力机制的原理和如何在模型中实现，以便模型可以根据输入的不同部分调整其翻译焦点。实验目标。
【Python】轻松实现机器翻译：Transformers库使用教程
萧鼎的博客
11-08 3192
在某些专业领域（例如法律、医学等），需要使用特定的词汇。Transformers支持加载自定义的词汇表来增强翻译的专业性。使用Transformers库进行机器翻译相对简单且有效，特别适合在项目中快速搭建和测试翻译功能。通过本文的教程，您可以轻松上手机器翻译的基本实现，并理解如何对生成的翻译进行优化。未来，随着自然语言处理技术的不断发展，机器翻译的应用前景会更为广阔。希望本文能帮助您在项目中实现更流畅的翻译体验！
机器翻译模型及评估指标总结
心流的博客
12-07 3983
最近在做有关机器翻译的相关工作，所以记录一下。在这篇文章中，总结了一些常见的机器翻译开源模型，分析主流的评估指标如 BLEU、ROUGE 和 METEOR，并通过代码示例演示这些指标的实现，最后结合实际应用场景，分享我在机器翻译技术落地过程中的实践经验和思考，希望为读者提供一些参考与启发。在这篇文章中，系统总结了常见的开源机器翻译模型及其相关的应用链接，深入分析主流评估指标并展示实现代码的具体过程，最后结合实际项目的经验，分享机器翻译技术在落地过程中的一些解决方案，希望能够为读者提供全面的思路和实践参考。
SMT统计机器翻译入门
06-20
尽管这个教程看起来像一本厚重的工作簿，但如果你投入一天时间来学习，你将会对统计机器翻译有一个深刻的了解。 教程基础文本是Brown等人在1993年发表于《Computational Linguistics》上的文章《The Mathematics of...
cpp-NMTKit基于神经网络的统计机器翻译C工具包
08-16
**NMTKit：基于神经网络的统计机器翻译C++工具包** NMTKit是一个专门针对C++编程语言设计的开源工具包，它主要用于实现神经网络（Neural Machine Translation, NMT）技术，以进行统计机器翻译。在机器学习领域，...
基于Transformer实现机器翻译
A3609222003的博客
06-26 2002
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。
基于注意力机制实现机器翻译
Childe_yao的博客
06-16 1938
基于注意力机制实现机器翻译
【Seq2Seq】使用 RNN 编码器-解码器学习短语表示以进行统计机器翻译
sikh_0529的博客
10-02 2777
让我们提醒自己一般的编码器-解码器模型。我们在嵌入的源序列（黄色）上使用编码器（绿色）来创建上下文向量（红色）。然后，我们将该上下文向量与解码器（蓝色）和线性层（紫色）一起使用，以生成目标句子。在之前的模型中，我们使用多层 LSTM 作为编码器和解码器。先前模型的一个缺点是解码器试图将大量信息塞入隐藏状态。在解码时，隐藏状态需要包含有关整个源序列的信息，以及到目前为止已解码的所有token。通过减轻一些信息压缩，我们可以创建一个更好的模型！
最新的统计机器翻译系统教程（不定期更新）
zhangmh93425的专栏
04-15 3477
本文目标： 基于moses，Giza++和IRSTLM搭建自己的统计机器翻译系统 简单了解统计机器翻译的基本知识原理 提供前人已总结的优质资源和资料 ps：为了保证内容质量以及简单易懂性，我将分多次更新，以帮助想学习这个方向的同学快速入门，我自己也是一路踩坑填坑，所以希望后来者一路平坦。同时也期待和大家一起交流学习，有疑问或是建议的同学欢迎与我联系。 前言： 上世纪90年代
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）
11-29
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题，研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识，并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势，重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略，涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外，文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用，体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法；②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考；③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系，同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
无人机无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真（Matlab代码实现）
最新发布
11-29
【无人机】无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕无人机FMCW毫米波高度计雷达的仿真展开，利用Matlab代码实现对毫米波雷达测高原理的建模与仿真分析。重点涵盖FMCW（调频连续波）雷达信号的发射、接收、混频、傅里叶变换及高度信息提取等关键环节，通过构建无人机飞行场景下的回波信号模型，完成距离测量与精度评估。文档还结合雷达信号处理技术，展示如何通过仿真手段验证高度计性能，帮助理解毫米波雷达在无人机低空飞行中的测距测高机制。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、雷达系统设计、自动驾驶或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习FMCW雷达的基本工作原理及其在无人机高度测量中的应用；②掌握雷达回波信号建模与处理的仿真方法；③为无人机避障、定高飞行、地形跟随等功能开发提供技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块运行调试，深入理解信号生成、混频、FFT处理及峰值检测等步骤的实现逻辑，可进一步扩展至多目标测距或动态场景仿真，提升实际应用能力。
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