機器翻譯為何仍取代不了人類?自然語義的微妙是其瓶頸
大資料讓機器得以運用“監督學習”(有資料標籤)、“無監督學習”(無資料標籤)與“強化式學習”(甚至不需要資料)這樣的方法,用機器語言提出並解決問題,然後轉譯為自然語言,解答人類的難題[…]
閱讀全文大資料讓機器得以運用“監督學習”(有資料標籤)、“無監督學習”(無資料標籤)與“強化式學習”(甚至不需要資料)這樣的方法,用機器語言提出並解決問題,然後轉譯為自然語言,解答人類的難題[…]
閱讀全文在11月下旬結束的自然語言處理頂級學術會議EMNLP2020上,國際機器翻譯大賽(WMT20)公佈了賽事最終結果,來自位元組跳動火山引擎旗下的火山翻譯(Volctrans)在39支參賽隊伍中殺出重圍,以顯著優勢在「中文-英語」語向翻譯專案上[…]
閱讀全文”2016 年,微軟利用神經機器翻譯(NMT)技術提高了翻譯質量,2019 年,微軟採用 Transformer 架構為低資源語言構建了模型Azure 認知服務翻譯工具的技術能力Azure 認知服務中的翻譯工具由微軟翻譯提供支援,旨在幫助[…]
閱讀全文邀請位元組跳動機器翻譯領域的技術專家許晶晶、封江濤、程善伯與熊鷹,體系化地展示位元組跳動機器翻譯技術的全棧能力,特別是機器翻譯助力產品全球化的降本增效方案[…]
閱讀全文從事翻譯工作的人員,必須熟練掌握兩種及以上的語言轉換,對於目標語言文字翻譯相關的知識有明確的認識,在具體翻譯工作中,會在遵守業內規範的基礎上根據客戶的具體需求活學活用翻譯技巧,例如譯稿是否要選擇直譯、意譯、增詞、減詞、變換詞等等,翻譯的型別[…]
閱讀全文它在推理階段不需要標註圖片作為輸入,而是透過想象的方式利用視覺訊號,在訓練階段將視覺語義蘊含到模型內部[…]
閱讀全文據深圳商報,該論文的作者黃國平博士在意外走紅後,給關心他的熱心網友回了一封信,他表示網路流傳的致謝是被人節選後釋出到網上的,並隨信附上了完整版本附後(隱私相關的敏感資訊已被隱藏)[…]
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