基于RNN的机器翻译

最新推荐文章于 2025-05-24 22:08:01 发布
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博客围绕基于RNN的机器翻译展开，主要介绍了两方面内容，一是训练过程，二是翻译过程，聚焦于信息技术领域中自然语言处理里的机器翻译技术。

基于RNN的机器翻译
1、训练
2、翻译

RNN在机器翻译中的应用
AI天才研究院
04-07 1324
RNN在机器翻译中的应用 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 机器翻译是自然语言处理领域的一个重要应用,其目标是利用计算机软硬件系统自动将一种自然语言转换为另一种自然语言,从而实现不同语言之间的交流和信息传递。随着深度学习技术的快速发展,基于神经网络的机器翻译模型已经成为当
使用R语言和深度学习实现基于RNN的机器翻译
斌擎科技
05-10 446
尽管我们的模型是基于RNN的，但在实践中，你可能会使用更复杂的模型，如长短期记忆网络（LSTM）或者门控循环单元（GRU）来提高翻译的质量。在我们的案例中，我们将使用序列到序列（Seq2Seq）模型，这是一种使用RNN实现的模型，可以将一个序列映射到另一个序列。在这个例子中，我们首先将源语言的句子转化为数字序列，然后使用模型进行预测，得到的是目标语言的数字序列，最后我们将这个数字序列转化回文本，得到的就是翻译后的句子。在这个阶段，我们将输入一个新的源语言的句子，模型将返回一个目标语言的句子。
基于RNN的自动翻译的技术介绍-seq2seq+attention模型
earofreceiver的博客
02-10 1459
机器自动翻译在2010年之前采用的是基于统计的方法。比如在英译中的应用中，模型为给定英文句子xxx，确定可能性最大的中文句子yyy，即 arg⁡max⁡yP(y∣x)=arg⁡max⁡yP(x∣y)P(y) \arg \max_y P(y|x)=\arg\max_y P(x|y)P(y) argymax​P(y∣x)=argymax​P(x∣y)P(y) 其中P(y)P(y)P(y)即为上文提到的...
基于RNN的语言模型与机器翻译NMT
YoungGy的专栏
06-18 9096
以RNN为代表的语言模型在机器翻译领域已经达到了`State of Art`的效果，本文将简要介绍语言模型、机器翻译，基于RNN的seq2seq架构及优化方法。
机器学习-RNN机器翻译
weixin_38498942的博客
07-23 3217
一、简介 RNN的经典的用例之一就是将文本从一种语言翻译成另一种语言。 过去，这是使用手工制作的功能以及许多复杂的条件来完成的，这些条件花费很长时间才能创建并且理解起来很复杂。 因此，让我们看看RNN如何使生活更轻松，做得更好。 二、RNN机器翻译 简单模型（编码器-解码器模型） 最简单的想法是使用基本的RNN，如下图所示。 在此图中，展开了RNN，以便更轻松地了解正在发生的事情。这种类型的RNN是对RNN（seq2seq）进行排序的序列。 编码器 我们首先计算输入热词向量的词嵌入。 然后我们发送嵌入的单词
RNN与机器翻译
aliceyangxi1987的博客
05-01 6747
CS224d-Day 9: GRUs and LSTMs – for machine translation 视频链接 课件链接本文结构： - 机器翻译系统整体的认识 - 什么是 parallel corpora - 三个模块 - 各模块有什么难点 RNN 模型 最简单的 RNN 模型 扩展模型 GRU: LSTM 下面是video的笔记：1.机器翻译机器翻译是NLP问
机器翻译基础与模型 之一： 基于RNN的模型
Toby的博客
11-19 1564
之后中间层会对词嵌入向量进行更深层的抽象，得到输入单词序列的中间表示。LSTM：seq2seq学习的方法，缓解了梯度消失/爆炸问题，通过遗忘门的设计让网络选择性的记忆信息，缓解了序列中长距离依赖的问题。对序列中某个位置的答案进行预测时需要记忆当前时刻之前的序列信息，这就是RNN网络诞生的背景。RNN处理序列问题的实例： 循环单元的输入由上一时刻的输出和当前时刻的输入组成。（2）句子的表示学习，即在词嵌入的基础上获取整个序列的表示。基于规则的-->基于实例的-->基于统计方法的-->基于神经网络的。
mt-rnn:用于机器翻译的基于 RNN 的编码器-解码器模型
06-07
用于机器翻译的 RNN 编码器解码器 介绍 在基于短语的机器翻译中，通常使用无监督对齐方法提取短语对。 这些本质上通常是生成性的对齐方法无法结合关于语言完整性和短语对质量的其他度量的信息。 因此，提取的短语对...
自然语言处理之文本生成：Recurrent Neural Networks (RNN)：RNN在机器翻译中的角色
最新发布
zhubeibei168的博客
05-24 949
序列模型是处理序列数据的一类模型，序列数据的特点是数据中的元素之间存在顺序关系。在NLP中，文本数据通常被视为序列数据，因为词在句子中的位置对句子的含义有重要影响。RNN模型通常包括编码器和解码器。编码器将源语言句子编码为一个固定长度的向量，解码器则将这个向量解码为目标语言句子。在Keras中，可以使用LSTM# 定义编码器# 定义解码器# 创建模型。
基于RNN的机器翻译实现：使用R语言和深度学习
CyberFlare的博客
08-27 322
在上面的代码中，我们首先定义了一个顺序模型，并添加了嵌入（Embedding）层、RNN层和全连接（Dense）层。嵌入层用于将源语言和目标语言的单词映射到连续的向量空间中，RNN层用于捕捉序列中的上下文信息，全连接层用于生成目标语言的单词概率分布。深度学习技术在机器翻译领域取得了显著的突破，特别是基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的模型。在机器翻译任务中，通常会使用单词级别的输入。接下来，我们将使用R语言中的keras库构建基于RNN的机器翻译模型。
RNN+Attention实现Seq2Seq中英文机器翻译（pytorch）实现
12-22
RNN+Attention实现Seq2Seq中英文机器翻译
使用RNN联合注意力机制实现机器翻译
xiao_ZHEDA的博客
09-11 726
通过RNN的encoder和decoder实现法语到英语的翻译模型
使用RNN构建机器翻译模型
羊城迷鹿的博客
05-27 2447
文章目录加载包和一些预处理定义模型结构Encoder结构Decoder结构训练和评估函数训练模型 加载包和一些预处理 %load_ext autoreload %autoreload 2 %matplotlib inline import random import math import time import torch import torch.nn as nn from torch i...
【深度学习】基于rnn的机器翻译和对话
zkq_1986的博客
06-05 1071
将输入的句子通过红色rnn获得最终的一个vector，如下图所示，为红色方块。接着用另一个rnn，以之前红色方块最为每个step的输入，得到新的输出。这个新的输出即为翻译的结果，或者对话的结果。...
基于RNN的NLP机器翻译深度学习课程 | 附实战代码
AI科技大本营
08-23 2465
作者 |小宋是呢来源 | 优快云博客深度学习用的有一年多了，最近开始NLP自然处理方面的研发。刚好趁着这个机会写一系列 NLP 机器翻译深度学习实战课程。本系列课程将...
RNN在机器翻译中的应用及其与Transformer的比较
AI天才研究院
04-05 1130
RNN在机器翻译中的应用及其与Transformer的比较 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 机器翻译是自然语言处理领域中一个重要的研究方向,它旨在利用计算机自动将一种自然语言转换为另一种自然语言。随着深度学习技术的不断发展,基于神经网络
『深度应用』NLP机器翻译深度学习实战课程·壹（RNN base）
简明AI工作室
08-22 4384
深度学习用的有一年多了，最近开始NLP自然处理方面的研发。刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程。 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署，将包括以下内容：（更新ing） NLP机器翻译深度学习实战课程·零（基础概念） NLP机器翻译深度学习实战课程·壹（RNN base） NLP机器翻译深度学习实战课程·贰（RNN+Attention base） ...
神经网络机器翻译技术
langsiming的博客
11-06 1855
1. 机器翻译所需要用到的神经网络结构是什么样的 encoder_decoder 是机器翻译所用到的神经网络结构，你也可以称它为seq2seq。encoder_decoder可以解决输入和输出不等长的问题。encoder可以输入转化为一个上下文向量c，再利用decoder可以对c进行解密得到输出序列。 下图显示了得到隐状态c的几种方式： 再得到隐状态c后，再利用RNN网络对c进行解码。解...
神经机器翻译（seq2seq RNN）实现详解
weixin_30596735的博客
08-02 1136
http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一类特殊的 RNN，在机器翻译、文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用。本节中，我们将讨论如何实现神经机器翻译，得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果（https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html）。...
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