毕业设计(十六)-翻译反思ing-“吃E文拉良心的畜牲”

本文分享了作者在翻译过程中的学习体验及遇到的问题,强调了专业领域知识的重要性,并表达了希望通过交流共同进步的愿望。
好累好累啊~翻译真的很累啊~
不过也好,垃圾就是垃圾点,但总算出来了~
这次怀着边学习边研究的心态翻译了一点东西,收获颇丰阿~
对知识的了解更是上了一个层次,以前很不会留意的细节,伴随着推敲每个句子的时光渐渐明朗~
明朗是我的,迷糊是翻译的,云里进雾里去将是读者的感受(包括偶自己
“专业名词都不知道,没有一点专业知识,怎么出来翻译阿?”
“我想是这样就这样的了,看不懂自己看英文去!”
“翻译的语句完全不通顺?”
“有中国特色的E文嘛,你是不是中国人啊,这也不懂?”
“那你还弄出来坑害别人的时间,精神,金钱???”
“我只弄出来让大家批判指正,共同学习而已”
“哦,原来如此,你还有点自知~”
“当然了,和现在那帮吃E文拉良心的畜牲相比呢,基本上,我是个好人”
”噢~~~~~

诅咒它,诅咒那帮失去良心的畜牲,让他们全部死光光!!!!
坑害中国青年Programmer新一代,让你有钱没命享,全家”富贵“!!!!
<think>好的,用户现在问的是“De-Tokenizer的中翻译”,需要明确这个术语在中里的常用表达。首先,我得回忆一下相关的自然语言处理知识。Tokenizer是分词器,负责将本分割成token,那De-Tokenizer应该就是相反的过程,把token序列还原成原始本。 根据提供的引用内容,引用[1]提到token是分词后的最小单位,引用[2]和[3]讨论了分词器的功能,比如处理未知token和分词方法。虽然这些引用没有直接提到De-Tokenizer,但可以推断De-Tokenizer的作用与Tokenizer相反。中里通常会将“Tokenizer”翻译为“分词器”或“词元生成器”,所以“De-Tokenizer”可能对应“逆分词器”或“反分词器”。 不过,用户可能更想知道的是准确的术语。在技术档中,有时候会直接使用英术语,或者加上解释。比如,可能需要翻译为“逆分词器”或“解分词器”。需要确认是否有标准译法,但考虑到中技术术语有时没有统一,可能需要解释其功能,即“将Token序列还原为原始本的组件”。 另外,用户可能是在处理NLP任务时遇到需要将模型输出的token转换回可读本的情况,比如机器翻译本生成后的后处理步骤。这时候De-Tokenizer的作用就很重要,特别是处理空格、标点或不同语言的分词差异。例如,英分词后可能分成单词加空格,而中可能需要正确连接字符。 还需要注意是否存在不同的翻译方式,比如“反标记化器”或“去分词器”,但“逆分词器”似乎更符合常见的翻译习惯。可能还需要举例说明其应用场景,帮助用户理解。比如在BERT模型中,分词后的输入经过处理,生成结果后需要用De-Tokenizer还原成连贯的句子。 总结,回答应该包括直译的术语和功能解释,同时结合实际应用场景,确保用户不仅知道翻译,还理解其用途。同时,可能需要补充相关问题,帮助用户深入理解相关概念,比如与分词器的区别,常见算法或应用中的注意事项。</think>### De-Tokenizer 的中含义 **De-Tokenizer** 在中中通常翻译为 **“逆分词器”** 或 **“反分词器”**。其核心功能是将经过分词(Tokenization)处理后生成的离散 token 序列,**还原为连贯的原始本**。例如: - 输入 token 序列:`["今天", "天气", "晴朗"]` - 输出还原本:`"今天天气晴朗"` ### 关键作用与场景 1. **消除分词痕迹** 在自然语言处理任务(如机器翻译本生成)中,模型输出通常是 token 序列,De-Tokenizer 负责移除分词引入的冗余符号(如空格、特殊标记),恢复可读性。例如,英分词后可能产生 `["Hello", ",", "world", "!"]`,De-Tokenizer 会将其合并为 `"Hello, world!"`。 2. **处理语言特性差异** 中无需空格,但某些语言(如英语)的分词会依赖空格。De-Tokenizer 需根据目标语言调整还原逻辑[^1][^3]。 3. **特殊标记处理** 对于未知 token(如 `[UNK]`)或控制标记(如 `[CLS]`、`[SEP]`),需在还原时合理过滤或替换[^2]。 ### 示例代码(Python) ```python def de_tokenize(tokens): return ''.join(tokens).replace(' ##', '') # 处理子词标记(如BERT中的"##ing") tokens = ["今天", "天气", "##晴朗", "[UNK]"] print(de_tokenize(tokens)) # 输出:今天天气晴朗[UNK] ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值