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  • 机器翻译汇总

    斯坦福大学的NLP 机器翻译的项目 https://nlp.stanford.edu/projects/nmt/

    tf中的NMT项目:https://github.com/tensorflow/nmt

    最新进展 Facebook AI Research论文《Convolutional Sequence to Sequence Learning》,该文章所提出的模型(简称ConvS2S)不仅仅在翻译任务上效果显著,而且所需训练时间也很短。 https://arxiv.org/abs/1705.03122

    实现:

    pytorch版本:https://github.com/facebookresearch/fairseq

    Google团队论文《Attention is All You Need》,将机器翻译任务水平提高了2 BLEU。翻译效果上超越了ConvS2S,而且,其模型(Transformer)所需的训练时间也比ConvS2S要更短。 https://arxiv.org/pdf/1706.03762

    实现: tf版本:https://github.com/DongjunLee/transformer-tensorflow

    对两篇论文的理解: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27464080

    2017年神经机器翻译(NMT)的一些重要资源汇总: https://www.zhihu.com/question/65340310/answer/229955388

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    作者:kula147

    来源:CSDN

    原文:https://blog.csdn.net/kula147/article/details/79236585

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9914741.html
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