最近总有用户问怎么弄多语言站点?最简单的方法就是分别建中文和英文两个站点,然后在导航菜单上放个链接就行了。有人问了内容不能同步啊 ,那是肯定不能同步了。
据《韩国先驱报》报道,早些时候在韩国举办的人机翻译大赛中,美国互联网巨头谷歌研发的人工智能语言软件得分高于同场竞技的其他人工智能机器。 2月21日,由四名专业译者组成的团队与三家人工智能翻译软件进行比
英文不好的你可能就直接关闭页面了,当然也有朋友硬着头皮去翻译,不过大多数人的操作就是,复制一段内容,粘贴到翻译网站搞明白原文意思,然后再复制粘贴,如此循环往复,直到读懂页面内容。
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
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
现在,无论是从全球市场规模、还是从营收规模上来说,YouTube都已经是一个庞然大物。而在国内,至今已难以找到一家能够与YouTube实力相当,甚至说模式相似的视频网站了。
已参加或正在参加外语课程并使用过谷歌翻译的学生,可能对其语言转换工具的不太完美翻译表现很熟悉。谷歌推出了一个新的系统,利用最先进的技术将翻译错误减少了约55%到85%。 新推出的谷歌神经机器翻译(GNMT)系统提供“端到端的自动翻译方法,有可能克服许多传统的基于短语的翻译系统的弱点”。总体上讲,神经机器翻译(NMT)系统的工作模式是将整个输入句子看做一个单位进行翻译,不像其他的NMT系统会遇到生僻字的麻烦,因此GMNT能够提供更准确和更快速的翻译。该技术得到了Google人工智能系统TensorFlow的支
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。
谷歌正在努力减少翻译中的性别偏见,从本周开始,用户获得的翻译将女性和男性区分开来,例如,土耳其语中的“o bir doktor”翻译成英语,会分为“她是医生”和“他是医生”。
在综合了价格等因素后,我选择了华为MatepadPro,这样在不用电脑模拟器的情况下我还可以使用平板进行阅读和书写记录,从综合价格上来说是最划算的,使用寿命预期是5-7年,预期是工作三年之后再换最新的手机。(虽然今年年初亏的一波已经够买一台新手机了,mmp) 在实际使用的时候,我发现安卓平板下的笔记应用并没有苹果下那么丰富,苹果最著名的notability和goodnote组合似乎无法替代。因此我需要花费一些时间寻找比较适合的应用,同时记录下它们的应用场景来供自己进行选择。
由于某些原因,谷歌浏览器Chrome的网页在线翻译从今年某个时间已经用不了,但是作为全球第一大浏览器以及非常友好的用户体验,我是肯定不会放弃Chrome,相反,我日常工作对于Chrome的依赖度已经到了100%,不管是手机、平板还是笔记本电脑,都是清一色的Chrome浏览器,懂得都懂!
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】时隔2年,谷歌I/O开发者大会回归线下。 北京时间今天凌晨,谷歌2022年度全球开发者大会正式开幕! 首先我们有请谷歌CEO,桑达尔·皮查伊。 (此处应有掌声) 言归正传,本次大会谷歌可谓是「批发式」更新。 硬件方面,从对拼Meta的AR眼镜、到对打苹果的首款智能手表,从高端耳机Pixel Buds Pro,到平价版的新款Pixel手机,还有造型一言难尽的首款平板电脑Pixel Tablet,都在大会上亮相。 软件方面,Android 13操作系
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前几年曾经马少平老师的引荐,为某科普图书写过一篇短文介绍自然语言处理。如果只是介绍NLP的概念、任务和挑战,应该可以参考这篇小文。原文如下,仅供参考。 自然语言处理 Natural Language Processing 一、什么是自然语言处理 简单地说,自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),它属于人工智能的一个分支,是计算机科学与语言学的交叉学科,又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动
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”。
👆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
不会英文玩不转Facebook?NO!Facebook推出的实时翻译可以让你玩到high! 5月24日消息,Facebook正研发新的翻译系统,利用人工神经网络大幅改进自动翻译功能,用户可以方便地阅读
很遗憾,不管是搜索还是其他业务,还得看谷歌,比如翻译,虽然百度翻译也能用,但相比较还得是谷歌翻译,谷妹!
小编我平时喜欢看 Hacker News 和 Inoreader RSS 订阅上的文章,但这些文章有很大一部分都是英文的,那么,怎样才能快速有效地阅读这些英语文章?答案很简单,就是使用翻译工具。
工作中有时会遇到需要中英文互相翻译的情况,词数少的话可以手动使用翻译软件进行 翻译,如果量很大,编写程序自动翻译会是个更好的选择.
当今世界随着大数据、人工智能算法、云计算等技术的发展机器翻译技术又掀起一波新浪潮。伴随着该项技术不断发展的是一场由战争与压迫转为和平与发展的历史,同时这项技术的发展背后亦隐藏着巨大的权力纠纷。
不知道大家有没有苦恼于翻译各种英文文档,我一般是谷歌,有道.两个混用,谷歌是接口没有限制,一天3k调用好像没有问题(我也不记得多少了),但是没有一个实体的软件.
大数据文摘翻译作品 翻译:阚玺(Cathy Xi Kan) 校正:孙强 如需转载,后台留言申请授权 概述:谷歌工程师利用和语言翻译类似的技术开发出了一个用于翻译图片主题的机器学习算法 将一种语言自动
过去几年中,深度学习中的很多技术如计算机视觉、自然语言处理等被应用在很多实际问题中,而且相关成果也表明深度学习能让人们的工作效果比以前更好。
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
击球手击出垒球,你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它,不断调整你的移动步伐,最终在观众的一片雷鸣声中抓到它。无论是在听完朋友的话语还是早餐时预测咖啡的味道,你时刻在做的事就是在预测未来。在本章中,我们将讨论循环神经网络 – 一类预测未来的网络(当然,是到目前为止)。它们可以分析时间序列数据,诸如股票价格,并告诉你什么时候买入和卖出。在自动驾驶系统中,他们可以预测行车轨迹,避免发生交通意外。更一般地说,它们可在任意长度的序列上工作,而不是截止目前我们讨论的只能在固定长度的输入上工作的网络。举个例子,它们可以把语句,文件,以及语音范本作为输入,使得它们在诸如自动翻译,语音到文本或者情感分析(例如,读取电影评论并提取评论者关于该电影的感觉)的自然语言处理系统中极为有用。
陈桦 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Facebook今天宣布,他们已经完成了向神经机器翻译技术的迁移。 换句话说,Facebook目前开始使用卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(
最近 ChatGPT 非常火爆,但是基础版经常访问失败,于是乎想找一些替代品。
最近,一个名为CopyTranslator的外语辅助阅读和翻译软件引发了不小的关注。
i18n-replace 是一个能够自动替换中文并支持自动翻译的前端国际化辅助工具。
近年来,机器翻译变得越来越强大,无数的在线工具和应用程序可以作为自己学习新语言的艰难过程的不错选择。
整理 | 禾木木 责编 | 王子彧 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 去年11月,谷歌曾宣布“1000 种语言计划”,通过建立一个机器学习模型,从而支持世界上使用人数最多的 1000 种语言。 近日,谷歌正式发布 20 亿参数通用语音模型——USM,可支持 100 多种语言自动识别内容检测。谷歌将其描述为“最先进的通用语音模型”,拥有 20 亿个参数,经过了 1200 万小时的语音、280 亿个句子和 300 多个语种数据集的预训练。 目前该模型在 Youtube 的字幕生成中已展现
Facebook Facebook收购VR音效公司 Facebook收购公司Two Big Ears,给其VR子公司Oculus进一步铺路。收购之后,Facebook将免费提供TBE公司VR影视音频工
文章转自清华大学刘知远老师的github:https://github.com/zibuyu/research_tao/blob/master/00_nlp.md
本文作者 张家俊研究员,中国科学院自动化研究所 2018年腾讯AI Lab犀牛鸟专项研究计划入选学者 机器翻译旨在利用计算机实现自然语言之间的自动翻译,一直是自然语言处理与人工智能领域的重要研究方向,近年来更是取得了突破性进展,已成为大众较为熟知和常用的技术。现在一提起机器翻译技术的起源,对该研究领域稍有了解的人们都知道是美国的瓦伦·韦弗(Warren Weaver,后面简称韦弗)最先于1947年提出机器翻译概念并于1949年7月正式记录于名为《翻译》的备忘录。不过,可能大多数人不是特别了解韦弗究竟是
如果你经常跟文献打交道,那你应该切身体验过那种令人抓狂的心情:流畅地阅读 PDF 外文文献,必要情况下还得逐字逐句地翻译出来。
科研人员在阅读外文文献时,经常会碰到看不懂的专业词汇或语句,需要将其复制到在线词典翻译。
iText for mac是一款OCR截图文字识别工具,通过截图、拖拽图片,即可以从扫描版的PDF等任意图片中识字,并且可以很好的解决摘抄和批注需求,帮助用户识别图片中文字,节约时间,提高效率。
2 NLP入门:CNN,RNN应用文本分类,个性化搜索,苹果和乔布斯关系抽取(2)
1886年,英国考古学家亚瑟·伊万斯偶然间发现了一块刻印着未知语言的石头。得知这块石头来源于地中海的克里特岛后,伊万斯立马动身前往此处以搜寻更多证据。在那里,他马上就发现了许多笔迹相似的石碑,这些石碑能追溯到公元前1400年左右,这些刻字也就成为目前发现的最早的书写形式之一。伊万斯表示,这种线形形式是从早期艺术中粗糙的线条画演变而来,在语言史上占有重要地位。
由于人类语言的流动性, 自动翻译或者机器翻译可能是最具挑战性的人工智能任务之一.20世纪90年代, 统计方法被用于完成这项任务, 取代了此前传统上的基于语法规则的翻译系统. 最近, 深度神经网络模型在命名为神经机器翻译的领域中获得了最先进的成果.
使用代码一键打开系统默认浏览器,使用百度搜索想要内容,也可以打开百度翻译自动翻译内容,也可以打开CSDN搜索内容等。
【新智元导读】Samy Bengio,刚刚创业的 Youshua Bengio的弟弟,昨天在 Arxiv 上发布了他与同事、Google Brain 研究人员 Lukasz Kais 被今年 NISP 接收的文章,提出了一种新的模型,提升神经机器翻译水平,同时解开了 Active Memory 为何在提升机器翻译的效果不如提升语音、图像识别的原因,最后介绍了如何发挥 Active Memory 模型的最大潜力,以及哪些情况下更适合使用注意力模型。 此前,新智元曾经报道了谷歌神经翻译取得的突破,神经网络机器翻
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言,以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。
语言是文化的有机组成部分,也是文化的载体,世界文明的多样性在很大程度上表现为世界语言的多样性。而在 21 世纪的今天,语言学家们显然已经不满足于传统的、对已知语言的研究。相反,许多科学家开始利用计算机技术,去探索已经消失的、几乎成为谜底的灭绝古老语言。 近日,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory 简称 CSAIL)的研究人员就开发出一种计算机算法,旨在帮助语言学家破译历史上已消失的语言。
地址 https://github.com/zibuyu/research_tao
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JeremyHoward 打开了他将在Exponential Medicine 上做的机器学习的演讲。一个如史诗般的创造刚刚发生,他不得不把它包括在内。“在我登机之前,我之前的制作的演讲有一点过时,” Howard 说到。“所以我们不得不在飞机上对它做一点修改。” 什么使他如此兴奋? 周一,谷歌将其深度学习的软件TensorFlow开源。深度学习代表了一些谷歌的最先进的服务,这其中包括最近的几项如自动回复邮件和图片搜索。但是在将代码开源之前,公司希望从总体上加快在深度学习软件方面和机器学习领域的速度。 “谷
HTML 是 web 开发的基石。然而很多急于速成的开发者对其浅尝即止,立马去学习 CSS, JS 或其他,错失了其潜力。
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