随着信息流和短视频应用的发展，推荐系统已经从传统的单目标浅层网络的中小型架构演进为多目标超大规模深度学习的复杂架构。这种复杂的系统的演进对大规模的训练推理和在线排序提出了非常高的技术要求。 另外随着用户消费内容类型以及业务复杂度的增加，如何更好地理解文字、图片、视频到多模态，乃至用户画像的进一步演进，到最终可以给用户推送最合适的内容，也成为了一个在不断迭代和优化的过程。 11 月 5-6 日，AICon 全球人工智能与机器学习技术大会（北京站）2021 将落地北京。我们邀请到了腾讯看点 CTO 兼副总经理、
作者：科大讯飞cobbyli、zmwang 摘自：36氪 (36kr.com) 不久前，一个实时翻译视频风靡网络，视频中两名分别说着英语和西班牙语的人借助Skype软件的实时翻译功能竟然实现了无障碍交
随着全球互联互通日益频繁，几乎人人都渴望着实时翻译这一“逆天”技术能早日变成现实，伴随这一代代科学家们不懈的努力，科幻正一步步照进现实。
编者按：该讲座主题为 Facebook 机器翻译的两代架构以及技术挑战。 在昨日的 F8 会场，该讲座吸引了众多开发者到场，主讲者是 Facebook 语言翻译部门技术负责人 Necip Fazil
2011年，TA还只会“中-英”翻译这一项技能。但TA却用十年时间，在翻译这条路上不断打磨自己。
11月13日，深圳 - 腾讯AI Lab今日发布了一款AI辅助翻译产品 - “腾讯辅助翻译”（Transmart），可满足用户快速翻译的需求，用AI辅助人工翻译提高效率和质量。该产品采用业内领先的人机交互式机器翻译技术，融合神经网络机器翻译、统计机器翻译、输入法、语义理解、数据挖掘等多项前沿技术，配合亿级双语平行数据，为用户提供实时智能翻译辅助，帮助用户更好更快地完成翻译任务。产品旨在致敬人工翻译，辅助人工翻译更快、更好地完成任务，探索人工智能赋能翻译行业新思路。
大数据时代，文本、语义和社交分析就像企业的“天眼”，可以聆听到来自用户、患者和市场的声音。目前文本、语义和社交分析技术已经包括金融、医疗、传媒、电商在内的在多个行业得到广泛应用，企业从海量的互联网和企业内部数据，包括文本、视频等结构化和非结构化数据中提取那些能提高决策质量的有用信息和情报。 但是，文本、语义和社交分析技术依然处于成长期，在一些领域，例如数据分析和市场研究方面的应用还只是刚刚起步，而在相对成熟的领域，例如用户体验、社交聆听和用户互动方面，还有很大的提升空间。 总之，文本、语义和社交分析技术
【新智元导读】机器翻译是深度学习技术最切近实际的应用之一，现在在互联网上有很广泛的使用。此外，不久前，许多科技大公司也相应地推出了为图片或视频自动生成字幕的应用，根据外媒的报道，Facebook曾对外称，这是一项能让盲人“看”见图片的技术。深度学习在这些应用中究竟是怎么发挥作用的，其背后的技术是什么？深度学习领域大神级人物Yoshua Bengio在本次演讲中作了详细的解读。 Yoshua Bengio，电脑科学家，毕业于麦吉尔大学，在MIT和AT&T贝尔实验室做过博士后研究员，自1993年之后就在蒙特利
AI 科技评论按：基于编码器-解码器结构的序列生成模型被广泛应用文本任务，例如神经机器翻译，摘要生成，对话系统等等。然而，现有模型在生成序列的时候都是只生成一次，而没有反复「推敲」的过程。而推敲在我们进行翻译、写文章的时候是一个很普遍的做法。因此有研究者将「推敲」引入序列生成模型中，提出了推敲网络，来改进序列生成质量。 在近期 GAIR 大讲堂的线上公开课上，来自中国科大--微软博士联合培养班的夏应策同学分享了一篇收录在 NIPS 2017 上的论文：Deliberation Networks: Seque
云API团队在云学院上线了一套视频教程，目的是和大家分享如何进行API、SDK和CLI的使用。
虽然目前传统的跨模态检索工作已取得了巨大的进展，但由于缺少低资源语言的标注数据，这些工作通常关注于高资源语言（比如英语），因此极大地限制了低资源语言在该领域的发展。为了解决这一问题，作者针对跨语言跨模态检索任务（CCR）展开了研究，该任务旨在仅使用人工标注的视觉-源语言（如英语）语料库对模型进行训练，使其可以适用于其他目标语言（非英语）进行评估【如下图所示】。
本文对东北大学朱靖波、肖桐所带领的小牛翻译团队完成，被AAAI-20录用的论文《Neural Machine Translation with Joint Representation》进行视频解读。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 上一期，我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题，这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 三、语音技术专
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现，基准问题也是最有趣的；事实上，一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务，从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中，你会发现7个有趣的自然语言处理任务，也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答（Q&A） 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
7月3日下午，爱奇艺技术产品团队举办了“i技术会”第16期技术沙龙，本次技术会的主题是“NLP与搜索”，邀请到了来自字节跳动、去哪儿和腾讯的技术专家，共同分享与探讨NLP与搜索结合的魔力。
两天前谷歌宣布发布新一代神经网路机器翻译系统(Google Neural Machine Translation)，简称GNMT，因为使用当前最先进的训练技术，能够实现到迄今为止机器翻译质量的最大提升。 “人们对这个翻译系统的评价显示，与之前那个基于短语的翻译系统相比，在翻译多种语言时，神经学习翻译系统的错误率已经降低了60%左右，其中包括英法互译，英西互译以及英汉互译。附加实验的结果显示，翻译系统的质量将和笔译人员平均水准更加接近。” 但是好奇心爆棚的AI科技评论君，突然想知道这个错误率降低60%是怎么推
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 上一期，我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题，这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 三、语音技
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
【新智元导读】本文是 Google DeepMind 研究科学家 Nal Kalchbrenner 在 NIPS 2016 RNNSymposium 上的演讲 ppt，讲义介绍了作为序列的生成模型在文本到语音的转换、翻译等技术上的应用。Nal Kalchbrenner 的主要研究领域包括神经机器翻译、卷积句子模型、RNN架构以及图像、音频和视频的生成模型。Nal Kalchbrenner 也是 AlphaGo 团队的一员。 讲者介绍 📷 Nal Kalchbrenner 是 Google De
去年，一位叫作石渡祥之佑的小哥开发了一个AI系统Mantra，该系统结合了特定于漫画的图像识别技术、机器翻译和外语排版自动化技术，也就是说，能够直接在漫画原文上实现翻译。
最近NLP方向的资源越来越多，GitHub上又出现了一套新的课程，目前已经获得了1300多颗星星。
---- 新智元报道 编辑：QQ 【新智元导读】 10月30日，字节跳动技术社区ByteTech将主办对外技术沙龙，大咖分享，圆桌论坛，等你围观参与！ 字节跳动在全球推出了多款有影响力的产品，包括今日头条、抖音、西瓜视频、飞书，等等，产品和服务覆盖全球150个国家和地区。截至2021年6月，抖音日活跃用户数已经突破6亿，字节跳动旗下全线产品总MAU（月活跃用户）超过19亿。 一款全球化的产品，该如何冲破语言阻碍？将产品信息快速传达给不同语言背景的用户，提升产品价值？这是产品全球化过程中需要解决的
本文是对计算所冯洋组完成，被 AAAI2020 录用的论文《Modeling Fluency and Faithfulness for Diverse Neural Machine Translation》进行解读，相关工作已开源。
AI 科技评论消息，谷歌最近与多伦多大学等高校合作发表论文，提出了一种新的网络框架——Transformer。Transformer是完全基于注意力机制（attention mechanism)的网络框架，放弃了RNN和CNN模型。 众所周知，在编码-解码框架中，主流的序列传导模型都是基于RNN或者CNN的，其中能完美连接编码器和解码器的是注意力机制。而谷歌提出的这一新框架Transformer，则是完全基于注意力机制的。 Transformer用于执行翻译任务，实验表明，这一模型表现极好，可并行化，并且大
ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)，是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，即AIGC的一款具体的应用和产品。它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 广义上讲，“翻译”是指把一个事物转化为另一个事物的过程。 在人类语言的翻译中，一种语言文字通过人脑转化为另一种语言表达，这是一种自然语言的“翻译”。 如图1所示，可以通过计算机将一句汉语自动翻译为英语，汉语被称为源语言（Source Language），英语被称为目标语言（Target Language）。 图 1 通过计算机将一句汉语自动翻译为英语 一直以来，文字的翻译往往是由人完成的。 时至今日，人工智能技术的发展已经大大超越了人类传统的认知，用计
摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方
2016年，王小川在正式论坛里秀出AI同传，那是机器实时翻译技术，首次在高规格国际会议上实战应用。
近日，由创新工场、搜狗、美团点评、美图公司联合主办的“2018 AI Challenger 全球 AI 挑战赛”正式开赛。
今天突然看到有人留言说，原来和大家分享的资料网盘链接根本打不开，今天才看到，这里要和大家说句抱歉。为此作者今天重新整理了一下，希望大家能及时的保存。
来源：Google Research、Science 2016年10月18日， 世界人工智能大会技术分论坛，特设“新智元智库院长圆桌会议”，重量级研究院院长 7 剑下天山，汇集了中国人工智能产学研三界最豪华院长阵容：美团技术学院院长刘江担任主持人，微软亚洲研究院常务副院长芮勇、360人工智能研究院院长颜水成、北京理工大学计算机学院副院长黄华、联想集团副总裁黄莹、Intel 中国研究院院长宋继强、新华网融媒体未来研究院院长杨溟联袂出席。 【新智元导读】今天谷歌宣布推出谷歌神经网络机器翻译系统（GNMT），采用
编者按：在过去的一段时间，自然语言处理领域取得了许多重要的进展，Transformer、BERT、无监督机器翻译，这些词汇仿佛在一夜之间就进入了人们的视野。你知道它们具体都是什么意思吗？今天，我们就将为大家介绍三个NLP领域的热门词汇。
一周的时间转瞬即逝，今天作者给大家分享一下最近收集关于自然语言处理的一些资料，与大家分享，记得保存喲~不然到期了你还得给我要，^_^
10月27日晚7点，机器之心最新一期线上分享邀请到东北大学教授、博士生导师肖桐带来分享，系统梳理机器翻译发展的技术脉络，并介绍机器翻译发展历程中的经典工作。直播过程中将送出20本肖桐和朱靖波教授的联合著作《机器翻译：基础与模型》。详情见文末。 广义上讲，“翻译”是指把一个事物转化为另一个事物的过程。 在人类语言的翻译中，一种语言文字通过人脑转化为另一种语言表达，这是一种自然语言的“翻译”。 如图1所示，可以通过计算机将一句汉语自动翻译为英语，汉语被称为源语言（Source Language），英语被称为目标
【天极网IT新闻频道】12月15日，由WeMedia自媒体联盟主办的“2017第四届移动风云榜”在北京拉开帷幕。在这场汇聚了众多互联网优秀产品、行业观察家和意见领袖的年度盛宴中，腾讯翻译君凭借其在AI翻译领域的不断创新和突破，荣获“2017年度科技创新奖”。 📷 腾讯翻译君荣获Wemedia移动风云榜2017年度科技创新奖 本届WeMedia大会“移动风云榜“的评委团由搜狗搜索、TalkingData、广告门、Datawhisper及500多位权威自媒体人联合组成，被看作是互联网行业的风向标。此次腾讯翻译君
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
机器之心发布 字节跳动AI Lab机器翻译团队 作者：董倩倩 语言是人类社会最自然、最有效的交流方式之一，是人类文化融合和信息传播的主要工具。随着全球化与信息化时代的到来，国际间的交流以及信息传播呈现爆发式增长，让计算机理解不同语言并实现语言之间的自动翻译成为人类社会的迫切需求。 语音作为一种自然、便捷且传递信息丰富的语言承载形式，是人类与机器交互的理想方式。 道格拉斯・亚当斯在小说《银河系漫游指南》中提到过一种叫做巴别鱼的神奇生物：体型很小，靠接受脑电波为生。人们可以携带它，它从脑电波中吸收精神频率，转化
【新智元导读】斯坦福大学CS224n（全称：深度学习与自然语言处理）是自然语言处理领域很受欢迎的课程，由 Chris Manning 和 Richard Socher 主讲。本课程所有教学视频和课程材
引言 北京时间6月26日，在刚刚结束的全国机器翻译大赛中（CWMT 2018）中，TEG以“腾讯基础研发部”名义参加比赛（由TEG springhuang 负责， bojiehu、ambyera 组成，jinghaoyan、alanpfhu、zhiqianglv 参与），经过几日通宵的鏖战，从25个参赛单位86个系统中脱颖而出，最终获得英汉翻译第一名，汉英，蒙（蒙古语）汉翻译亚军，维汉翻译第四名，藏汉翻译第七名的好成绩，并在综合总成绩上独占鳌头。 继团队在5月份获得世界机器翻译大赛获得亚军（参见文章《腾讯基
机器之心原创 作者：邱陆陆 机器翻译领域正经历又一次骤雨疾风般的变革。2014 年，Yoshua Bengio 组做出了第一个循环网络编码器-解码器神经机器翻译模型。而后仅 3 个月，基于 LSTM 结构和注意力机制的神经机器翻译系统就达到了可以与统计机器翻译（SMT）媲美的水平。到了 2016 年，谷歌翻译正式将神经机器翻译用于八个英语与其他语言的语言对，让深度学习多了一个影响每个人的接口。 今年，网易有道上线了自主研发的 YNMT，让以中文为中心的、根据中文用户使用习惯定制的神经翻译系统服务于 6 亿有
Google Translate App 以word Lens即时相机翻译黑科技与 基于云计算架构的“统计机器翻译”的强大服务后台，引爆大众关注。“CV交互+移动终端+云计算” 这一跨界结合展示了极大的潜力。
【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华（Awesome）知识资料收录整理，使得AI从业者便捷学习和解决工作问题！在专知人工智能主题知识树基础上，主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成，并保持动态更新！另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学，请加入我们专知AI创作者计划，共创共赢！ 今天专知为大家呈送第十四篇专知主题荟萃-机器翻译知识资料大全集荟萃 （入门/进阶/综述/视频/代码/专家等），请大家查看！专知访问www.zhu
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！视频和课件等资料的获取方式见文末。
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在1990年初，在IBM研究中心，一个机器翻译系统首次被展示，它对规则和语言学一无所知。它用两种语言分析了下图中的文本，并试图理解这些模式。
目录 1. 什么叫“替代” 2. 用翻译专业的差异化优势给自己赋能 3. 未来的译者 4. 结语 1 什么叫“替代”？ “替代”不是说将翻译职业彻底消灭，而是在某些具体场景下，机器翻译可以发挥作用，将人类解放出来。讨论这个话题，不是只有“替代”和“替代不了”两种情况，答案永远是：有的场景可以替代，有的场景替代不了。牛津大学的学者 Michael Osborne 和 Carl Frey 给出的研究结果就是翻译被取代的概率——33%。 📷 对于替代，这里给出两个具体场景。 场景一：一份本科生论文摘要，本来是要1
【新智元导读】自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类自然语言处理任务。 自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的
近日，第十八届「全国机器翻译大会(CCMT 2022) 」圆满落幕，vivo人工智能研究院首次参会便获得了亮眼的成绩：在包括汉英翻译在内的两大翻译项目中斩获第一，并一举拿下了英汉、藏汉、中泰、泰中四大翻译项目的「亚军」，在展现了vivo 人工智能强劲硬实力的同时，也引发了广泛的关注与热议。
《圣经》中记载，人类曾经联合起来兴建能通往天堂的高塔，为了阻止人类的计划，上帝让人类说不同的语言，使人类相互之间不能沟通，计划因此失败，人类自此各散东西。
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