原文链接:https://gengo.ai/datasets/25-best-parallel-text-datasets-for-machine-translation-training/
随着国际化之路的进一步推进,Trip.com已经在全球多个国家开设了站点,今天的主角是阿拉伯世界。
Execute 方法(Find 对象) 运行指定的查找操作。如果查找成功,则返回 True。 语法 expression.Execute(FindText, MatchCase, MatchWholeWord, MatchWildcards, MatchSoundsLike, MatchAllWordForms, Forward, Wrap, Format, ReplaceWith, Replace, MatchKashida, MatchDiacritics, MatchAlefHamza, MatchC
区域性名称和标识符区域性名称遵循 RFC 1766 标准,格式为“-”,其中 是从 ISO 639-1 派生的由两个小写字母构成的代码, 是从 ISO 3166 派生的由两个大写字母构成的代码。例如,美国英语为“en-US”。在双字母语言代码不可用的情况中,将使用从 ISO 639-2 派生的三字母代码;例如,三字母代码“div”用于使用 Dhivehi 语言的区域。某些区域性名称带有指定书写符号的后缀;例如“-Cyrl”指定西里尔语书写符号,“-Latn”指定拉丁语书写符号。 区域设置描述 简写
有不少使用WordPress搭建外贸站的公司都会做多个语言的网站,例如英文和中文。同时有些外贸站站长不希望自己的网站被国内用户访问,想要国内用户跳转到不同的网址,我们可以利用浏览器语言来判断用户环境,然后自动跳转到不同的网址上面,具体方法如下:
中东,是我很热爱的一片土地。那里的人民友好、虔诚,市场发展蓬勃,机会丰富。数一数,我实际到过的中东国家也有五六个了,最遗憾的是由于之前沙特签证政策原因,我作为女性没能进去沙特的国门,期待这个遗憾会在不久的将来可以补上。
大家好,我在开发过程中遇到了一个国际化的问题。当应用的UI从中文切换到阿拉伯语后,我发现PIP功能的位置没有正确进行适应改变。
上一篇对中东北非市场的介绍,我们分享了区域概况、特点和重点国家列举,(海外互联网市场分析之:中东北非(上))
新的一年加入新的公司,新的公司做新的项目。公司涉及到的项目基本都是海外的,没有国内的。做过国际化项目的同学应该知道,世界上每个国家的风俗习惯都不同。对于前端开发来说,就网页布局这方面就有正常的ltr布局,即:从左往右布局。但是在一些国家,比如阿拉伯,希伯来等国家,却有着和我们不一样的习惯,遵从了我们老祖先从右往左的阅读习惯,文字也是从右往左书写的习惯,当然是看不懂的。站在前端的角度就是rtl布局。
Illustrator 2022 for Mac一款矢量图形软件,能够一次修改多个画板上的重复文本或对象来为您节省时间,帮助大家制作各类平面设计作品。Illustrator 2022 Mac中文版行业标准矢量图形软件来创建从华丽的 Web 和移动图形到徽标、图标、书籍插图、产品包装和广告牌的所有内容。
所谓复杂,也是一个相对概念。其实曾有外国友人在学习中文时就认为,“这是一个复杂语言哪”。
未加入android:supportsRtl=“true” 阿拉伯语(RTL)的示例.
美国《纽约时报》记者本·哈伯德(Ben Hubbard)24日在该报网站上发文表示,自己的iphone手机曾两度被以色列技术公司NSO Group 的 Pegasus 间谍软件入侵感染。
不过,表情包上的那些网络金句都是.jpg或者.gif的图片格式,无法被搜索、无法被计算机监测,字太小不清晰的时候还会让视力不好的同学看不清楚。
ex命令用于在Ex模式下启动vim文本编辑器,ex执行效果如同vi -e,如要从Ex模式回到普通模式,则在vim中输入:vi或:visual指令即可,可以通过运行vi -e来启动ex,也可以通过运行ex -v来启动vi,ex是vim的基础,vim是世界上最受欢迎的文本编辑器之一。ex并不是另一个编辑器,应该说vi是更一般更基本的ex行编辑器的可视模式,所以ex算是vi的底层行编辑器。由于一些ex命令可以节省大量的编辑时间,因此在使用vi时它们是非常有用的,这些命令的大部分都可以在不离开vi的情况下使用。
本次整理的论文同样主要偏向于Open-Domain QA,其中主要涉及到阿拉伯语的问答(这个可以尝试转变成中文的,因为这个是有源码的)、开放问答系统搭建、开放问答效率提升、基于web表的开放问答方法、开放问答模型泛化能力研究等,最后还有一篇是关于RC(Reading Comprehension)的paper,个人觉得不错所以也放到这里面了。(四篇含源码)
不知道是从哪里来的垃圾评论,可能是谷歌来的吧,天天给我评论英文、俄文、乱七八糟的语言,本博客不但有邮件提醒还有Server 酱的提醒,到处都提醒,所以很烦的。今天我要干掉一部分垃圾评论 1. 在 WordPress 后台“设置” > “讨论” > 评论黑名单中添加相应的垃圾评论关键词即可。如在黑名单中添加“信用卡”,那么当评论的内容、评论者名称、URL、电子邮件或 IP 地址中包含其中任何关键字(如信用卡)时,系统将会禁止提交到数据库。 WordPress 讨论黑名单 但是即使这样 Server 酱依旧会
-欢迎 该项目包含使用使用 IKVM.NET 将 Stanford NLP.jar 软件包重新编译到.NET 中的构建脚本,这些软件经过测试可以有效工作,该工具包的介绍网站是:https://serg
信息抽取(information extraction),简称IE,即从自然语言文本中,抽取出特定的事件或事实信息,帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。这些信息通常包括实体(entity)、关系(relation)、事件(event)。信息抽取主要包括三个子任务:关系抽取、命名实体识别、事件抽取。
选自斯坦福 机器之心编译 参与:李泽南、Smith 近日,斯坦福大学发布了 Stanford.NLP for .Net,为自然语言处理领域的开发者们提供帮助。顾名思义,它是 Stanford NLP 为.NET 准备的版本。 链接:https://sergey-tihon.github.io/Stanford.NLP.NET/ 该项目包含使用使用 IKVM.NET 将 Stanford NLP.jar 软件包重新编译到.NET 中的构建脚本,这些软件经过测试可以有效工作,该工具包的介绍网站是:https:/
你可能会第一时间想到,用 split 按所有可能断句的标点符号分割就好了,比如下面的代码:
来源:Science 编译:Bing 得益于神经网络的发展,机器自动翻译已取得了很大的进步。但是训练这样的网络需要有大量的数据,要向计算机展示数以百万个人类翻译的例子。现在,有两篇新的论文表明,神经网络可以无需平行文本自学翻译。这个令人惊讶的进步能让多语言的文档更容易访问。有趣的是,这两篇论文提交的时间只相差一天。 论文一:Unsupervised Neural Machine Translation:https://arxiv.org/abs/1710.11041 论文二:Unsupervised M
本文来和大家聊聊在 OpenXML 里面,文本段落对齐方式。在 Word 和 PPT 的文本段落对齐规则是相同的,对齐的规则比较多,本文将一一告诉大家
12月28日,“亚太区域互联网创新创业高峰论坛”在海口隆重举办。本次峰会是由海南省工业和信息化厅、海口市人民政府和澄迈县人民政府主办,龙华区人民政府、复兴城互联网创新创业园和品途集团承办,是2017海南“互联网+”创新创业节系列活动之一。 本次峰会,下午的最后一个环节是主题为“人工智能如何赋能亚太区产业发展”的圆桌对话。在中国企业走出去联盟创始人程瀚文的主持下,全域医疗执行总裁孙德义、泰中侨商联合会副会长兼执行主席陈金敦、网乐创始人兼CEO欧振兴、Go Wild 创始人邱楠、中国以色列商会 副总经理金思
4月5日,知名AI公司Cohere正式发布了一款全新的大型语言模型(LLM)——Command R+。该模型拥有1040亿参数,在多种语言支持、检索增强生成(RAG)能力和工具应用方面均取得了突破性进展,其性能甚至可与OpenAI的GPT-4相媲美。
编译:弗格森 【新智元导读】 两篇新的论文表明,神经网络可以在不需要平行文本的情况下学习翻译,这是一个令人惊讶的进步,它将可以让人们可以读懂更多语言的文档。 因为神经网络,即一种以人脑为启发的计算机算法,自动的语言翻译取得了长足的进步。但是训练这样的网络需要大量的数据:通过数以百万计逐句对应的翻译来展示人类是如何做到这一点的。现在,两篇新的论文表明,神经网络可以在不需要平行文本的情况下学习翻译,这是一个令人惊讶的进步,它将可以让人们可以读懂更多语言的文档。 “想象一下,你给一个人很多中文书籍和大量的阿拉伯语
作者使用 AIMCS 和其它的压缩方法分别压缩一组 ASCII 编码和 Unicode 编码的短文本。这些短文本是在没有任何过滤的情况下从英语、阿拉伯语以及波斯语的 Twitter 和短文本消息中提取的。
前段时间和Bittiger的冯总聊天。他有一个伟大的愿望,每天更新,争取写一万篇文章。这个让我深受启发。我意识到也许每天写点东西不是一个坏事。很多时候写作习惯是需要养成的。也许我今天写的文章不怎么样,起码我也在写了。 今天聊的不是什么大的话题。看到全国人民都在为去不去金拱门吃炸鸡而困惑,想想自己在国外估计还是照样见不到金拱门,有点遗憾。 早上看到了这则新闻。新闻说一位在约旦河西岸的巴勒斯坦建筑工人在他的推土机旁边,说了一声早安。结果Facebook的AI自动翻译成了“伤害他们”。而以色列警方则根据Fac
2.索引技术 索引是关系型数据库里的重要概念。总的来说,索引就是拿空间换时间。数据库技术和大数据技术会有一个融合的过程,除了前面讲到的B数索引、Hash索引等,还有倒排索引、MinMax索引、BitSet索引、MDK索引等。 大数据的核心是“大”,大数据索引和传统索引最主要的不同考虑点也是数据量的级别增大后索引本身也会变得很大。传统的B树索引是一个全局索引,数据量增大后,可能一台物理机的内存根本无法装下索引本身,每次插入之后,索引更新的代价会大到无法接受。索引本身的分布式需要充分考虑。 另外一个变化就是很多
字符集和字符编码一般都是成对出现的,如ASCII、IOS-8859-1、GB2312、GBK,都是即表示了字符集又表示了对应的字符编码,以后统称为编码。
在我初入职场的第一份工作时,我的一位领导——当时公司的HRVP曾跟我分享的一个职业化经验,一直让我记忆犹新,获益匪浅:他告诉我,能不能做一名好的管理者,问问题的能力是其中一项很重要的能力。做事情、完成任务,能够正确的问出问题、问正确的问题是关键的那个“1”。做战略规划,更是这样。
ChatGPT最强竞对Claude背后的公司Anthropic,利用字典学习成功将大约500个神经元分解成了约4000个可解释特征。
html中空格代码的写法一:   (不换行空格) html中空格代码的写法二:&ensp(半角空格) html中空格代码的写法三:&emsp(全角空格) html中空格代码的写法四:&thinsp(窄空格) html中空格代码的写法五:&zwnj(零宽不连字)
最近,我们在 Github 的 Code Review 中看到 Github 开始出现下面这个 Warning 信息—— “This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below.”也就是说我们的代码中有一些 bidirectional unicode 的文本,中文直译作 “双向文本”,意思是一些语言是从左到右的,而另一些则是是从右到左的(如:阿拉伯语),如果同一个文件里,即有从左向右的文本也有从右向左文本两种的混搭,那么,就叫bi-direction。术语通常缩写为“ BiDi ”或“ bidi ”。使用双向文本对于中国人来说并不陌生,因为中文又可以从左到右,也可以从右到左,还可以从上到下。
安妮 编译整理 量子位出品 | 公众号 QbitAI 网络言论环境也该净化一下了,倡导言论自由的美国也意识到了这点。 昨天,图片社交平台Instagram推出两种文本过滤器:一种可以抵制冒犯性评论,一
AI 无处不在的时代,每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界,技术还是产品,AI 的新发现都源源不断,在带给我们全新视角的同时,也引起我们更深的思考。
来源:gizmodo.com 编译:马文 【新智元导读】伏尼契手稿是一本内容不明的神秘书籍,里面充满着神秘的文字和插图。自从100多年前被发现以来,无数语言学家和密码学家对这部手稿进行了细致研究,但至今没有人能够破译出只言片语。现在,阿尔伯塔大学的NLP专家宣称利用AI技术能够破译这部天书。 伏尼契手稿是一本内容不明的神秘书籍,共240页,里面充满着编码一般的文字和神秘的插图。自从100多年前被发现以来,伏尼契手稿就一直令语言学家和密码学家困惑不解,至今没有人能够破译出只言片语。但最近,利用人工智能,加拿大
本周推出的最新版谷歌移动操作系统Android Pie,其最轻松的功能之一就是Smart Linkify。它是一种API,可在文本中检测到地址,电话号码和其他此类实体时添加可点击链接。虽然这可能听起来像是魔法一般,但这一切都归功于AI。
我们在测试过程中,会使用一些测试数据,测试数据有时候来自数据库里的脱敏数据,有时候需要自己造。自己造一些简单的文本还好,一些复杂的,比如身份证号,信用卡号,街道地址可就麻烦了。
原文链接:https://github.com/nomorewzx/jingxing.ji
大约一年前,总部位于纽约布鲁克林的自然语言处理初创公司 Hugging Face 推出了 BigScience。这是一个拥有 900 多名研究人员的国际项目,旨在更好地理解自然语言模型原理和提高大型语言模型的质量。大型语言模型(LLM)能够实现基于文本的数据集识别、预测和生成语言的算法,已经吸引了商业和技术爱好者的广泛关注。但是,它们背后没有像 OpenAI 和 DeepMind 这样的资源,开发 LLM 所需要的昂贵硬件成本仍然是研究人员的困难。
上升到@ Ankan-Zerob的挑战,这是我对每个文本类型中可以存储的最大长度的估计:
频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一,
雷锋网 AI 科技评论按:7 月 9 日,自然语言处理顶会 ACL 公布了最佳 demo 论文的四篇候选论文,名单如下:
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的发展取决于语言资源的存在:书面、口头或手语的数字化资源集合,通常会带有高级的标签或者注释,反映了NLP系统对当前任务的预期输出(例如,语音识别系统的高级文本或者对话系统中高标准用户的意向标签,如Siri、Alexa或Google Home等)。无监督、弱监督、半监督或远程监督的机器学习技术降低了对标记数据的总体依赖性,但即使使用了这些算法,也还需要有足够的标记数据来评估系统的性能,并且通常需要更多的未标记数据集来支持需要大量数据的机器学习技术。
一般右语言,TextView的默认行为都没问题,因为文案也是对应的右语言语种,但如果对应的文案没有翻译成右语言,比如是写死的中文,那TextView就不会按照右语言来处理了,这个时候就需要为TextView设置textDirection属性,有2种方式
可将 PDF 转换成 docx 文件的 Python 库。该项目通过 PyMuPDF 库提取 PDF 文件中的数据,然后采用 python-docx 库解析内容的布局、段落、图片、表格等,最后自动生成 docx 文件。
【1】 BERT-based Multi-Task Model for Country and Province Level Modern Standard Arabic and Dialectal Arabic Identification 标题:基于ERT的县省级现代标准阿拉伯语和方言阿拉伯语识别多任务模型
基于文本的翻译系统已经取得了非常大的进步,从最早的查词匹配、语法规则,再到神经翻译系统、Transformer预训练等,翻译结果越来越精准,支持的互译语言数量也超过了200种。
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