在控制器中获取一个特定单词的所有翻译,可以通过以下步骤实现:
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总结起来,要在控制器中获取一个特定单词的所有翻译,需要引入一个翻译服务或API,调用该服务或API的接口,传入需要翻译的单词作为参数,获取翻译结果,并将结果返回给需要使用的地方。腾讯云的翻译服务可以作为一个选择,提供了多种语言的翻译功能。
该词典笔只要扫一扫就能自动识别生词、句子,并提供对应的释义、翻译与读音。重要的是,所有这些功能都可以在离线的情况下完成,包括 NMT 实现的整句翻译。...既然识别和翻译效果都这么好,那么词典笔背后的技术到底是什么样的。它为什么扫一下就能识别单词字母,为什么能将视觉模型与翻译模型都压缩到小小的设备中,并离线实时运行?...为此,有道使用一个模型来将所有字符的候选位置信息关联组行,即使在密集文本、抖动的情况下也能将目标行样本分割出来。 ?...翻译效果 BLEU 值高出同行一些,尤其在特定测试集领域,比如新闻领域的中英文互译上效果甚至优于谷歌和微软。...扫一扫需要的算力支持 尽管模型的效果非常好,但如果不能嵌入到小小的词典笔中,那么使用体验会差很多。但如果要嵌入端设备,那么如何在有限的算力下实时运行这些系统就非常重要了。
如此巨量的训练数据仅仅在少数语言对可以获得,也仅限于少数特定领域,例如新闻领域或官方记录。 事实上,尽管全球共有大约七千种口语,但是绝大多数语言都不具备训练可用机器翻译系统所需的大量资源。...图 1:训练数据较少的情况下不可能获得较高的 BLEU 得分。 如图 1 所示,使用有限数量的训练样本不可能达到高质量的翻译准确率。...如图 3 所示,研究者最终得到了所有语言的统一表征:在这个例子中,所有语言都投影到英语表征中。...给定在训练数据中从未观察到的任何语言中的任意单词,目标是对该单词有合理的表征,以便能够翻译这个单词。微软提出了一种新型多语言嵌入表征方法,来自任何语言的每个词都可被表示为通用空间词嵌入的概率混合。...如图 5 所示,从单语嵌入的角度来看,「autumn」、「fall」、「spring」、「toamnă」(罗马尼亚语中的秋天)等词非常相似,而对于翻译任务来说,「spring」应该不那么相似。
模型 5:修正错误 模型 5 获得了更多的学习参数,并解决了单词位置冲突的问题。尽管它们具有革命意义,但基于文字的系统仍然无法处理同音异义的情况,即每个单词都以一种单一的方式被翻译出来。...如果神经网络足够大,并且有成千上万的视频卡供它研究,就能在文本中归纳出这些特征。 从理论上讲,我们可以把从神经网络中获得的特征传递给语言学家,这样他们就可以为自己打开全新的视野。...递归神经网络 (RNN) 将提供一个最佳选择,因为它们记住了之前所有的结果——在我们的例子中是之前的单词。...这对于日常的短句,如「让我们去看电影吧」或者「我在等你」这样的短句非常有用。...也就是通过它知道的一种语言,以另一种语言进行阅读以获得经验,再反哺到自己的翻译系统中备用,让我们拭目以待。 补充阅读 ?
模型5:修正错误 模型5 获得了更多的学习参数,并解决了单词位置冲突的问题。尽管它们具有革命意义,但基于文字的系统仍然无法处理同音异义的情况,即每个单词都以一种单一的方式被翻译出来。...如果神经网络足够大,并且有成千上万的视频卡供它研究,就能在文本中归纳出这些特征。 从理论上讲,我们可以把从神经网络中获得的特征传递给语言学家,这样他们就可以为自己打开全新的视野。...递归神经网络 (RNN) 将提供一个最佳选择,因为它们记住了之前所有的结果——在我们的例子中是之前的单词。...这对于日常的短句,如「让我们去看电影吧」或者「我在等你」这样的短句非常有用。...也就是通过它知道的一种语言,以另一种语言进行阅读以获得经验,再反哺到自己的翻译系统中备用,让我们拭目以待。 补充阅读 ?
NLP应该能够做一些和单词及其语境类似的事情。 我们可以教一个神经网络如何在情境中理解单词。...而对于那些不熟悉这个概念的人来说,所有这一切只不过意味着我们将语言中的每个单词与一个称为向量的数字列表相关联在一起。 ? 图1:在深度学习中,常常将单词表征为向量。...我们使用的是一种称为长短期记忆网络(LSTM)的特定类型的RNN,从而更好地处理长序列。在处理的每个步骤中,LSTM接收一个词向量,并输出一个称为隐藏向量的新向量。...这是一种标准的注意编码—解码器体系结构,用于学习序列的序列任务,如机器翻译。 ? 图10:生成器使用情境调整状态来选择输出单词。...这表明CoVe添加了与字符和单词级信息相辅相成的信息。 ? 图15:CoVe与字符向量中存储的字符级信息互补。 测试性能 我们所有最好的模型都使用了GloVe、CoVe和字符向量。
但是很多内容就是围绕学术角度展开的,不太契合个人的一个理解和规划,所以简单总结出了以下的一个简单的结构,当然这也并不是完全完善的一个体系。很多子任务的归属也不是特别的严谨。...构建词典(Building Vocabulary) 构建词典是为文本中的所有单词分配唯一的索引,以便后续进行处理和表示。一般通过遍历整个语料库,将每个单词与一个唯一的标识符(整数)相关联来构建词典。...词性标注(Part-of-Speech Tagging) 词性标注是为文本中的每个单词赋予一个词性标签,用于表示单词在句子中的语法角色。...假设我们已经在英法翻译任务上训练了一个基于神经网络的机器翻译模型,并取得了不错的结果。现在我们希望在英德翻译任务上获得良好的性能。...通常会使用特定的搜索算法和查询语句来实现问题与答案的匹配。 假设有一个问题:“中国的首都是哪里?”
1.3 代码翻译 翻译(英汉词典) 本地77万词条英汉词典,不依赖任何在线翻译API,无查询次数限制。...可翻译驼峰和下划线命名,及对整个文件中的标识符批量翻译。 1.4 单词拼写错误 Code Spell Checker 一个基本的拼写检查器,可以检测驼峰写法。...1.7增强Git功能 GitLens 增强VSCode中内置的Git功能——通过Git blame注释和代码透镜,一眼就能看到代码作者的身份,无缝导航和探索Git存储库,通过强大的比较命令获得有价值的见解...1.8 Git历史记录 Git History 查看和搜索git日志中的图形和详细信息。 查看文件以前的副本。...本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
大多数提出的神经机器翻译模型属于一个编码器 - 解码器家族,每种语言都有一个编码器和一个解码器,或者涉及一种语言特定的编码器,然后将这些编码器应用于每个句子,然后将其输出进行比较。...每次提出的模型在翻译中生成一个单词时,它(软)会在源句子中搜索一组位置,其中最相关的信息是集中的。 该模型然后基于与这些源位置和所有先前生成的目标词相关联的上下文向量来预测目标词。...背景:神经机器翻译 从概率的角度来看,翻译等同于找到一个目标句子y,它使给定源句子x的y的条件概率最大化,即argmaxyp(y|x)argmaxyp(y|x)arg max_y p(y | x)。...3 学习对准和翻译 在本节中,我们提出了一种神经机器翻译的新颖架构。 新的体系结构包括一个作为编码器的双向RNN(第3.2节)和一个模拟翻译过程中通过源语句进行搜索的解码器(第3.1节)。...后向RNN f以相反的顺序(从xTxxTxx_{T_x}到x1x1x_1)读取序列,产生一系列后向隐藏状态。 我们通过连接前向隐藏状态和后向隐藏状态来获得每个单词xjxjx_j的注释。
因此,关于我们的例子 “I ate three hazelnuts”,我们在至少一个参考译句中看到了输出语句中的所有单词。用它除以输出单词的总数目 4,你最终会得到的分数为 1。到目前为止都很顺利!...它在 NLP 中是一个非常流行的指标,尤其对于系统输出为文本字符串而非分类的任务,包括机器翻译和自然语言生成。...这意味着功能词上的差异(如 an 和 on)所得到的惩罚,与更重要的内容词的差异惩罚是一样的。这也意味着一句翻译可能存在很完美的同义词,但这个词没有出现在参考翻译中,这种情况也会受到惩罚。...给定一个参考输入,它会测量输出序列中的替换(如 an 替换 the)、删除及插入次数。...当满足以下几个条件时,我会推荐你使用 BLEU: 你在做机器翻译; 你在评估整个语料库; 你知道度量指标的局限性,并且已经准备好接受这些问题。 否则,我建议你另外找一个适合你特定问题的指标。
这个模型被称为"快速权重控制器",它采用了自注意力机制来学习句子中单词之间的关系。...此外,Transformer 模型的并行化计算能力也使得训练速度更快,推动了深度学习在自然语言处理领域的重大突破,如机器翻译任务中的BERT(Bidirectional Encoder Representations...打个比方,在机器翻译模型中,注意力机制使得 Transformer 能够根据所有相关单词的上下文,将英语中的"it"正确翻译为法语或西班牙语中的性别对应的词汇。...Transformers 能够利用注意力机制来确定如何翻译当前单词,同时考虑其周围单词的影响。...每个解码器和编码器中都有一个称为注意力机制的组件。它允许一个输入单词使用其他单词的相关信息进行处理,同时屏蔽不包含相关信息的单词。
n-gram概率是n-gram单词跟随一个特定的n-1 gram单词(省去最后一个单词)的条件概率,即在n-1gram之后,省略掉最后一个单词的比例。这个概念是一个马尔可夫假设。...随着(n)的增加,单词排列的数量飙升,即便文本中从未发生大多数的单词排列,并且所有发生的概率(或全部n-gram计数)都必须计算和存储。...Word嵌入层为每个单词创建一个任意大小的向量,向量中同时包含了语义关系,连续的向量在下一个单词的概率分布中创建了所需的粒度。...此外,语言模型同时也是一个函数,所有的神经网络都有大量的矩阵计算,所以无需存储所有的n-gram计数来生成下一个单词的概率分布。 语言模型的演进 尽管神经网络解决了稀疏性问题,但语境问题仍然存在。...以前,语言模型被用于标准的自然语言处理任务,如词性(POS)标注或经过轻微修改的机器翻译。只要经过重新训练,BERT就可以成为一个pos标记器,因为它具有理解自然语言底层结构的抽象能力。
你要做的一件事情是查看输出句子中的每一个单词,并为这个单词打分:如果它出现在了任意一个参考句子中,就给它打 1 分;如果没有就打 0 分。...所以,针对我们前面的案例「I ate three hazelnuts」,我们至少可以在一个参考翻译句中看到输出句子中的所有单词。...不妙的是,下面的这个案例同样也能得 1 分: I ate. 解决该问题的一个方法是,让目前已有的分数与句长比所有参考翻译句都短的输出句子的惩罚评价分数相乘。...一些语言如土耳其语,一个单词有许多词素,而其他语言如英文,每个单词的词素往往更少。...of English-Hindi MT: More Blues for BLEU,2006)为 BLEU 设计了几个特定的目标,并对 BLEU 得分较好的英语/北印度语翻译中的特定错误进行了全面深度的探究
而机器翻译的进步或许是最显著的。 本文,我将概述 2017 年深度学习技术在 NLP 领域带来的进步。可能会有遗漏,毕竟涵盖所有论文、框架和工具难度太大。我想和大家分享这一年我最喜欢的一些研究。...由于你很可能没有一个足够大的语料库训练好的嵌入,所以通用词嵌入可能帮助你提升结果。但是如果你能使通用嵌入适应你的特定用例呢? 在 NLP 中此类适应通常被称为跨域或域适应技术,并且非常接近迁移学习。...这种情况下,迁移量很大,在两个域中产生的嵌入可能相似。但是如果特定域的词在一个域中出现的频率比另一个域频繁得多,则迁移量小。 该词嵌入研究主题还未被广泛探索,我认为在不久的将来它将获得更多关注。...从历史角度来看,抽取式自动摘要方法最常用,因为它的简洁性优于生成式自动摘要方法。 近年来,基于 RNN 的模型在文本生成领域获得了惊人成绩。...这种方法在一些案例中的结果非常好,比如在英语-意大利语词翻译中,在 P@10 中,该方法在 1500 个源单词上的准确率比最优平均准确率高将近 17%。 ?
使用上下文 Facebook以前使用的基于短语的统计技术确实有效,但它们也有局限性。基于短语的翻译系统的一个主要缺点是它们将句子分解成单个单词或短语,因此在生成翻译时,他们每次只能考虑几个单词。...当采用基于短语的翻译模型从土耳其语翻译到英语时,获得以下翻译: ? 与基于神经网络的从土耳其语到英语的翻译相比较: ?...处理未知词 在许多情况下,源语句中的单词在目标词汇表中并没有直接对应的翻译。 当发生这种情况时,神经系统将为未知词生成占位符。...虽然增加了一个词典,BLEU得分只有小幅的改善,但是对于使用Facebook的人而言评分更高了。 词汇量减少 典型的神经机器翻译模型会计算目标词汇中所有单词的概率分布。...对Facebook而言,完成从短语到神经机器翻译的过渡,是一个里程碑,代表了为所有人提供他们常用语言下的更优质的Facebook体验。
自然语言处理是数据科学中的一大难题。在这篇文章中,我们会介绍一个工业级的python库。...分词(tokenization) 分词是许多自然语言处理任务中的一个基本步骤。分词就是将一段文本拆分为单词、符号、标点符号、空格和其他元素的过程,从而创建token。...实体识别 实体识别是将文本中的指定实体分类为预先定义的类别的过程,如个人、地点、组织、日期等。...PERSON 是不言自明的;NORP是国籍或宗教团体;GGPE标识位置(城市、国家等等);DATE 标识特定的日期或日期范围, ORDINAL标识一个表示某种类型的顺序的单词或数字。...在以后的文章中,我将展示如何在复杂的数据挖掘和ML的任务中使用spaCy。
注意力机制 为了解决这些问题,研究人员创造了一种将注意力分配到特定单词上的技术。 在翻译一个句子时,我们会特别注意正在翻译的单词。当转写录音时,我们会仔细聆听正在努力记下来的片段。...它会帮编码器在对特定的单词进行编码时关注输入句子中其它的单词。解码器也有这两层,但解码器中的自注意力层和前馈神经网络层之间还有一个注意力层,该层会帮助解码器关注输入的句子中相关的部分。 ?...首先让我们来看看各种向量/张量,以及它们如何在这些组件之间流动,将一个训练过的模型的输入转化成输出。与一般的自然语言处理应用程序一样,我们首先将使用一个嵌入算法将每个输入的单词转换为向量形式。 ?...所有的编码器所共有的抽象输入形式是,他们会接受一个 512 维的向量的列表。 在底部的编码器中,这种输入是词嵌入,而在其他的编码器中,输入则是紧接着的下一层编码器的输出。...在我们对某个特定位置上的单词进行编码时,该得分决定了我们应该对输入句子中其它的部分施以多少关注。 该得分是通过将查询向量分别和我们正在打分的单词的键向量做点乘得到的。
注:以下部份中为了方便将Transformer翻译为变压器 Attention Is All You Need 变压器基本上是一种机器学习模型,它是一种神经网络的体系结构,变压器模型体系结构的变体,如BERT...首先,让我们从高级角度看一下我们的机器翻译模型,该模型将输入作为法语句子并将其转换为英语。然后一步一步,我们会更深入。 ?...位置编码:与RNN的其单词令牌一次输入一个到模型中不同,在注意力模型中,所有单词都同时输入,即所有单词被并行输入到编码器模型中 单词的位置和顺序是任何语言的基本组成部分。...到本文章结尾,您将获得所有答案。 我们获得了序列中每个单词的查询,键和值,现在我们将使用查询,键和值来计算每个单词与句子中的每个其他单词有多少关联的分数。...对于每个查询,键和值矩阵,将获得一个Z矩阵(注意力头),最后总共将获得8个注意头。 ? 然后将所有的注意力矩阵连接起来,并与另一个权重矩阵相乘,得到最终的Z矩阵。 ?
,逼近目标,进而使这些单词嵌入的训练更加高效,虽然这些嵌入在概念上与使用前馈神经网络学习的嵌入在概念上没有区别,但是在一个非常大的语料库上训练之后,它们就能够捕获诸如性别、动词时态和国家-首都关系等单词之间的特定关系...语法树思想 递归神经网络 RNN 和 CNN 都将语言视为一个序列。然而,从语言学的角度来看,语言本质上是层次化的:单词被组合成高阶短语和从句,这些短语和从句本身可以根据一组生产规则递归地组合。...神经图灵机也有一个基于位置的寻址,这允许他们学习简单的计算机程序,如排序。基于记忆的模型通常应用于一些特定任务中,如语言建模和阅读理解。在这些任务中,长时间保存信息应该很有用。...RL 对于直接优化不可微的末端度量(如 ROUGE 或 BLEU)也有效,反而在汇总中优化替代损失(如交叉熵)(Paulus 等人, 2018;Celikyilmaz 等人,2018)和机器翻译场景效果就不明显了...Attention模型并不只是盲目地将输出的第一个单词与输入的第一个词对齐。实际上,它在训练阶段学习了如何在该语言对中对齐单词(示例中是法语和英语)。
由于你很可能没有一个足够大的语料库训练好的嵌入,所以通用词嵌入可能帮助你提升结果。但是如果你能使通用嵌入适应你的特定用例呢? 在 NLP 中此类适应通常被称为跨域或域适应技术,并且非常接近迁移学习。...这种情况下,迁移量很大,在两个域中产生的嵌入可能相似。但是如果特定域的词在一个域中出现的频率比另一个域频繁得多,则迁移量小。 该词嵌入研究主题还未被广泛探索,我认为在不久的将来它将获得更多关注。...从历史角度来看,抽取式自动摘要方法最常用,因为它的简洁性优于生成式自动摘要方法。 近年来,基于 RNN 的模型在文本生成领域获得了惊人成绩。...几乎端到端模型的结果 该模型在 CNN/Daily Mail dataset 上进行测试,获得了当前最佳结果。此外,人类评估员参与的特定实验证明人类的阅读能力和质量也有提升。...这种方法在一些案例中的结果非常好,比如在英语-意大利语词翻译中,在 P@10 中,该方法在 1500 个源单词上的准确率比最优平均准确率高将近 17%。 ?
例如,要将一个句子从英语翻译成意大利语,使用这种类型的网络,将要翻译的句子的第一个单词与初始状态一起传递到编码器,然后将下一个状态与该句子的第二个单词一起传递到第二个编码器,依此类推直到最后一个单词。...这是一个很大的缺陷,因为你没有利用现代gpu的并行化功能,因此在性能方面会有所损失。还有其他问题,如梯度爆炸,无法检测同一句话中远隔词之间的依赖关系,等等。...现在的问题是,如何在实践中实现这个概念? 为了理解注意力的计算,我们可以将注意力的计算与数据库世界进行比较。...但是,如果我们想把注意力集中在一个单词上,这个机制就足够了,但是如果我们想从几个角度看这个句子,然后并行计算几次注意力,会怎么样?...所有这些信息都被传递到一个多头注意机制中,其结果被标准化并传递给一个前馈。编码可以进行N次以获得更有意义的信息。
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