在C++中有时候我们会有一定的需求，需要限定用户只能够输入整形数字的时候。...首先我们需要对用户输入的内容进行检测，接受用户输入的（使用一个临时的字符串进行接受），接受到的输入进行字符串转换整形，是否能够正确转换，能够正确转换就说明用户输入的是整形，是一个正确的输入，不能够转换说明输入的内容有问题...，给出提示，让用户重新输入。...(str.c_str()); //输入没有问题，进行字符串转换为整形 cout << "input：" << i_a << endl; system("pause"); return 0...; } 使用正则表达式进行匹配用户输入的内容，就能够使得输入的内容是我们需要的内容了。
printf("**** 1.play ****\n"); printf("**** 0.exit ****\n"); printf("****************\n"); } 2.定义限定输入的数据类型函数...//限定输入的数据类型 int Judge(int n) { while (scanf("%d", &n) == 0 || getchar() !...为了解决这个问题,我写了一个函数去防止读取错误,具体可看拙作 C语言中限定输入scanf的为整型(整数),浮点型-CSDN博客 3.构建游戏内容的函数 void game() { srand((...为此我限定了用户希望猜的次数,并且能让用户在体验后知道自己使用的次数,为此我加上了count和trueCount这两个变量.此处的输入已经用Judge函数代替了!!!...; printf("**** 1.play ****\n"); printf("**** 0.exit ****\n"); printf("****************\n"); } //限定输入的数据类型
scanf输入的一次小优化 scanf的功能：将从键盘输入的字符转化为“输入控制符”所规定格式的数据，然后存入以输入参数的值为地址的变量中。...输出结果: 这个结果就代表着我们成功限定了用户输入的数据类型 下面是我这个小萌新对scanf的理解和调整的想法 (借鉴了一下其他作者的内容,如有侵权请告知我!)...scanf的运作原理: 当要求的类型与输入的类型不符合时,scanf会选择直接跳过不接收该输入,不接收,也就是说缓存区中输入的东西既没被接收也没有被清除,就这么留在那里.但是用户下一次输入时,scanf...Judge只是一个自定义的函数名,定义成其他的也可以 对 t = Judge(t)的解释 我们需要接收Judge的返回值,此时选择了用整型的变量t去接受返回值 接下来是对上面代码的扩展,如果我们可以限定用户输入为整型...(C语言自带的隐式转换功能) 就先到这里吧!!!
相反，单语数据更容易找得到，而且许多具有有限并行数据的语言仍然拥有大量的单语数据。 ? 在半监督环境中，我们已经进行了多次尝试，试图利用单语数据来提高机器翻译系统的质量。...之前关于零资源（zero-resource）机器翻译的研究也依赖于标记信息，它们不是来自于那些有用的语言对，而是其他相关的语言对（Firat等人于2016年、Johnson等人于2016年、Chen等人于...其中，x是目标，C(x)是噪声输入，x^是重建。右（翻译）：模型被训练用以翻译另一个领域的句子。...其中输入是在前一次迭代(t)，y = M(t）(x)处由模型本身M产生的噪声翻译（在这种情况下，翻译顺序为从源到目标（from source-to-target））。...我们所做的唯一假设是每种语言都存在一个单语语料库。这个假设有两个有趣的原因。 首先，当我们遇到一个我们没有注释的新语言对，就可以使用它。其次，它对任何好的半监督方法预期会产生一个强大的下界表现。
在过去几十年里，以语际表征的概念为中心，通过努力扩大语言对的数量，可以找到一条有趣的线索。...使用跨语言表示，无论是符号的还是神经的，覆盖多对多语言对的二次问题被简化为线性：对于每种语言，只需要构建一个分析器（或编码器）和一个生成器（或解码器） ，因为这些输入和输出独立于语言的中央表示。...在建模和架构挑战方面，我们已经看到基于输入有选择地使用参数子集的模型取得了最大的成功。 一个这样的模型使用潜在层选择，其中基于语言使用 Transformer 层的子集。...想想圣经的许多翻译版本，例如，可以从中提取爱沙尼亚语-尼泊尔语平行语料库，但每个圣经版本都是从第三种语言（可能是希腊语、拉丁语或英语）翻译的。...作为人类，我们没有针对每项任务的专门模型； 我们有一个大脑，可以做很多不同的事情。 多语言模型，就像预训练模型一样，让我们更接近于这一点。
有意思的是，LaSS同时还表现出极强的通用性，能够在保证不影响原来语言对的效果的前提下，在几分钟之内扩展到新的语对并取得相当好的表现。...在训练中，输入语言对的语对，只更新与该语言对相关的子网络，在推理测试阶段，只有与该语言对相关的子网络参与计算。 微调+剪枝生成子网络 本文采用一个简单而高效的方法来找到每个语言对的子网络。...在不同场景不同模型大小下都能获得提升 论文首先在IWSLT上验证LaSS的效果，为了进一步模拟现实世界中数据不平衡的场景，作者还收集了历年的WMT数据集，共组成18个语对36个语向，数据范围从低资源（古吉拉特语...首先尝试验证LaSS是否能够迅速在新的语对上获得好的表现，同时在现有语对上不下降。作者用微调+剪枝的方法为新语对分配专属的子网络。 ?...例如，模型在训练阶段接触过 Fr→En 和 En→Zh 语向的翻译，但没有接触过 Fr→Zh 语向的翻译。
个语言对的共享任务上达到了当前最佳。...由于编码器没有指示输入语言的显式信号，因此该方法鼓励它学习与语言无关的表征。Facebook 对 2.23 亿个与英语或西班牙语对齐的公共平行数据进行了系统训练。...对于每个批量，Facebook 随机选择一种输入语言并训练系统将句子翻译成英语或西班牙语。大多数语言都与目标语言保持一致，但这不是必要的。...该方法可用于在使用任意语言对的情况下，挖掘 90 多种语言中的平行数据。这有助于改进众多依赖平行训练数据的的 NLP 应用，包括低资源语言的神经机器翻译。...未来应用 LASER 库也可被用于其他相关任务，例如多语言语义空间可被用于对同样语言或 LASER 支持的 93 种其他语言做句子阐述或者搜索相似含义的句子。
不过，传统的统计机器翻译也好，NMT也罢，都需要大量的训练数据，比如中英、英德、英法等大量语言对。而对于训练数据较少的语种，比如尼泊尔语，就很难应对了。...这也是之前谷歌翻译出现奇怪宗教预言的原因之一，因为《圣经》是被翻译成最多语种的文本之一，专家推测谷歌应该使用《圣经》文本来训练谷歌机器翻译系统，而当出现杂乱无章的输入以后，机器拼命想要从中“找出”意义，...—不需要任何翻译好的语言对。...不可否认，由于第一个系统（从乌尔都语到英语的原始机器翻译系统）的翻译错误，作为训练数据输入的英语句子质量并不高，因此第二个反向翻译系统输出的乌尔都语翻译效果可想而知。...A) 构建两种语言的词嵌入模型；B) 通过旋转对齐词嵌入进行词到词的翻译；C) 通过单语种模型训练改善；D) 反向翻译。
https://arxiv.org/pdf/1804.07755.pdf 摘要：机器翻译系统在某些语言上取得了接近人类水平的性能，但其有效性在很大程度上依赖大量双语文本，这降低了机器翻译系统在大多数语言对中的适用性...尽管最新进展表明，使用神经网络方法的几种语言对的翻译表现已经接近人类水平（Wu et al., 2016; Hassan et al., 2018），但其他研究也显露出一些公开的难题（Koehn and...不幸的是，绝大多数语言对的平行语料很少：学习算法需要更好地利用单语数据，以扩大 MT 的应用范围。 大量文献研究了在有限的监督下使用单语数据来提升翻译性能的问题。...将这些片段放在一起，无论输入语言是什么，编码器都会产生类似的表征。解码器既作为语言模型又作为噪声输入的翻译器进行训练，它学习与后向模型（从目标语到源语的操作）一起产生越来越好的译文。...A）两个单语数据集。标记对应于句子（详细信息请参见图例）。B）原则一：初始化。比如，这两个分布通过使用推断的双语词典执行逐词翻译而大致对齐。C）原则二：语言建模。
需要注意的是，该模型的检索范围并不限定在训练集的句子中，而可以来自任意的单语语料。...跨语言对齐预训练任务 本论文提出的模型存在冷启动问题，因此作者提出了两种跨语言对齐预训练任务为检索模型热身。作者称这两个预训练任务在实践中缺一不可。...为了证明单语翻译记忆的有效性，作者进行了低资源场景实验，实验中模型只能获得部分双语数据以及额外的单语数据作为翻译记忆。...这里的权重 是将 输入到一个线性层通过softmax得到。 我们用hinge loss来计算视频V和某文本片段c的损失函数，即 。...另一个baseline是将这些取平均的特征连接在一起然后作为VC-PCFG的输入 （Concat）。 首先我们比较C-F1和S-F1这两个综合评指标。
如今，大多数 MT 系统使用双语模型组，这通常需要为每个语言对和任务提供大量标记示例。不幸的是，这种方法对于训练数据很少的语言（例如冰岛语、豪萨语）来说失败了。...为了构建通用翻译器，来自 Meta 的研究者认为 MT 领域应该从双语模型转向多语言翻译（Multilingual translation）——多语言模型即一个模型可以同时翻译许多语言对，包括对低资源语言对...（例如，冰岛语到英语的翻译）和高资源语言对（例如，英语到德语的翻译）的翻译。...由于任何语言的单语数据量远远超过并行数据量，因此 Meta 利用可用的单语数据来最大化 MT 系统的性能至关重要。...因此，每个输入序列仅使用所有模型参数的一个子集。 具有混合专家层的 Transformer 编码器的扩展。
从语言对之间映射的角度来看，基于源语端和目标语端所涵盖的语言数量，在多语言NMT模型中，存在三种策略，包括多对一、一对多以及多对多。...多对一模型学习将任何在源语端的语言翻译成目标端的一种特定的语言，这种情况下通常会选取语料丰富的语言比如英语，相似的，一对多模型学习将在源语端的一种语言翻译成目标端任意一种语言。...多对一这种模式通常会看作多领域学习的问题，类似于源语端的输入分布是不一致的，但是都会翻译成一种目标语。而一对多这种模式可以被看作是多任务的问题，类似于每一对源语到目标语看作一个单独的任务。...不管源语端和目标语端语言的数量，多语言机器翻译模型的提升也基于“相关领域”以及“相关任务”之间知识的迁移作用。...在相同数据的情况下，多语言模型一对多、多对一以及多对多大多都高于单语对模型，表明模型具备同时训练更多语言对的能力。但是一些语言对仍然出现了高度的波动以及低于相应的单语对模型。
该研究避开了在统计上很少需要翻译的方向，比如冰岛语到尼泊尔语翻译，或者是僧伽罗语到爪哇语的翻译。...这样做是因为，同一个语系中的人（包含多种语言）往往交流更频繁，并将从高质量翻译中收益。举例而言，一个语系中将涵盖印度境内使用的孟加拉语、印地语、马拉地语、尼泊尔语、泰米尔语和乌尔都语等多种语言。...如上述印度境内所使用的语言中，印地语、孟加拉语和泰米尔语是雅利安语的桥梁语言。然后，研究者挖掘这些桥梁语言所有可能组合的并行训练数据。...具体而言，研究者使用反向翻译策略作为已经挖掘语言对方向训练的补充，将合成反向翻译数据添加到挖掘的并行数据中。此外，研究者还使用反向翻译策略为以往无人监督的语言对方向创建数据。...在语言对无可用训练数据的零样本设置下，研究者也发现了令人印象深刻的结果。举例而言，如果一个模型在法语 - 英语和德语 - 瑞典语语料库中进行训练，则可以实现法语和瑞典语的零样本转译。
对于无监督的情况，我们看到了一致的改进，并为关联性较低的语言对产生了第一个非生成结果（例如，在尼泊尔语-英语上的9.5个BLEU增益）。...例如，对一种语言对（如韩语-英语）的双文本进行微调，就可以创建一个模型，该模型可以从单语言预训练集（如意大利语-英语）中的所有其他语言进行翻译，而无需进一步的训练。...也可以使用其他的噪声类型，例如Lample等人(2018c)中的噪声类型，但我们将最佳噪声策略的探索留给未来的工作。...数据集：我们只考虑X→En翻译，从§3.1中选择了12种语言对的位数，涵盖了印度语（Ne、Hi、Si、Gu）、欧洲语言（Ro、It、Cs、Nl）、东亚语言（Zh、Ja、Ko）和阿拉伯语（Ar）。...然而，重点是设计新的特定任务技术，并在更广泛的输入上下文下做句子级翻译。据我们所知，我们的多语言预训练模型在上显展示改进的结果，是第一个使用标准Seq2Seq模型的文档级翻译。 无监督翻译。
难点在于某些语言对很难获取大量数据（来使用深度学习的力量）。 机器翻译的问题 如上所述，神经机器翻译最大的问题是需要双语语言对数据集。...对于英语、法语这类广泛使用的语言来说，这类数据比较容易获取，但是对于其他语言对来说就不一定了。如能获取语言对数据，则该问题就是一个监督式任务。 解决方案 论文作者指出如何将该任务转换成无监督式任务。...西班牙语小说。注意两部小说未必一样。 也就是说，作者发现如何学习两种语言之间共同潜在空间（latent space）。 自编码器简单回顾 自编码器是用于无监督任务的神经网络的一种宽泛类别。...他们用 C() 表示噪声函数。C() 以输入语句为输入，然后输出该语句的带噪声版本。 有两种添加噪声的方法。...首先，采样一个输入语句 x，然后使用前一次迭代后的模型 M() 生成翻译后的输出 y，即 y=M(x)。之后，使用上述的噪声函数 C() 应用到 y 上，得到 C(y)。
M2M-100共接受了2200种「语言对」的训练，比以往以英语为中心的最优的多语言模型多了10倍。部署 M2M-100将提高数十亿人的翻译质量，尤其是对那些语言资源匮乏的人。...即使使用了像 LASER 2.0这样的底层技术，为任意对100种不同语言(或4450种可能的语言对)挖掘大规模训练数据也是需要大量算力的。...这样做是因为生活在使用同一种语言的国家的人们倾向于更经常地交流，并且会从高质量的翻译中受益。 例如，一个语言组包括在印度说的语言，如孟加拉语、印度语、马拉地语、尼泊尔语、泰米尔语和乌尔都语。...研究人员系统地挖掘了每个群体中所有可能的语言对。 为了连接不同群体的语言，Facebook的人员确定了少量的「桥接语言」，它们通常是每个群体的一到三种主要语言。...扩展模型大小对于资源丰富的语言对特别有帮助，因为它们拥有最多的数据来训练更大的模型容量。 当扩展模型大小到120亿个参数时，所有语言方向的 BLEU 平均提高了1.2个点。
选自arXiv 作者：Emmanouil Antonios Platanios等 机器之心编译 参与：白悦、刘晓坤 通用和专用 NMT 模型分别在相似语言对和罕见语言对的翻译中具有优势，但这也反映了各自的劣势...Ha 等人提出的通用模型（2016）需要输入句子的新编码方案，这会导致过大的词汇量从而难以扩展。...该参数生成器接受源语言嵌入和目标语言嵌入作为输入，并分别为编码器和解码器生成参数。模型的其余部分保持不变，并在所有语言中共享。...我们展示了这种简单的修正如何使系统使用单语数据进行训练并实现 zero-shot 翻译。...「C4」下标表示用于受控参数共享的 CPG 的低级版本（参见第 3.1 节），使用等级 4 等。每种情况下的最佳得分加粗显示。 ? 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
但应用要出海，就需要支持多种语言，做国际化的适配，此时名词单复数的问题就凸显了出来。比如，我们在学习英文时，学到的： There is a pen....以阿拉伯语举例，它的名词单复数格式变化有6种之多，俄罗斯语、乌克兰语、波兰语等有4种，拉脱维亚语、立陶宛语等有3种。更别说，各语言下的细则还有差异。...把字串做下拆分，再用one, zero, two, few, many, other六类index分别做标注（六个类别下各语言对应的数字规则可参考https://unicode-org.github.io...同时新建两条字串b、c，这两个变量%1s、%2s分别调用字串b、字串c。 字串b：%1$d 张交通卡，需要进行单复数拆分； 字串c：%1$d 张，需要进行单复数拆分。...这个是因为当支持的语种众多，且包含阿语，为了字串管理方便，可以统一把单复数字串在源语（此处为英文）中拆分为6条。
如今，大多数MT系统使用双语模型，这通常需要为每个语言对和任务提供大量标记示例。...正文开始 1 Facebook/Meta的主要工作 为了构建通用翻译器，Meta认为 MT 领域应该从双语模型转向多语言翻译——其中一个模型可以同时翻译许多语言对，包括低资源（例如，冰岛语到英语...当高资源语言受益于大型多语言模型时，低资源语言对就有过度拟合的风险。...由于任何语言的单语数据量远远超过并行数据量，因此Meta利用可用的单语数据来大大增强MT系统的性能。...因此，每个输入序列仅使用所有模型参数的一个子集。 这样模型有助于在允许高资源方向从增加容量的专家模型中受益，同时还允许通过共享模型容量转移到低资源方向之间取得平衡。
系统会接收两个输入，一个查询和一个产品标题，然后输出单个位，指示产品是否与查询匹配。...该团队通过随机选择一种输入语言并“教”它用这种语言对查询产品对进行分类来训练系统。然后再用它的每种输入语言对带注释的样例查询进行一系列epoch从头到尾的训练。...亚马逊表示，在涉及10种不同双语模式、10种三语模式和1种五语模式的实验中，他们取得了“强有力的结果”。F1分数是人工智能中一个常见的绩效衡量指标，它会将假阳性和假阴性的比率考虑在内。
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