统计机器翻译方法SMT

2024-09-01

自然语言处理（四）统计机器翻译SMT

1.统计机器翻译三要素 1.翻译模型 2.语言模型 3.排序模型 2.翻译流程 1.双语数据预处理 2.词对齐 3.构造短语翻译表 4.对短语翻译表进行概率估计 5.解码,beam search 6.评估

本文是在Niutrans论坛中的系列教程中总结出来的. 1.语料预处理预处理的结果是生成双语分词之后的文件,该步需要注意的是对规则短语,比如数字.日期.网址等,进行泛化处理.可以用正则方法或者其它方法.注意日期中的点和外文人名中的点和网址中的点和句末标点要区分开来,数字和日期也要区分开来. 其中变化比较大的,比较难处理的,应该是中文的日期,因为它的格式比较多变.从文本中抽取出来中文日期时间(或者更进一步的转化成标准的时间格式),有一个办法,就是用trie树进行抽取,相较于写一大堆翻乱的正则表达

JSP中实现网页访问统计的方法【转】

我采用的是jsp网页,但是不管采用什么语言,原理是一样的. 第一种,单页面统计.就是说,只要点击这个页面就会统计一次. <body> <%!//在这种标记中定义的变量为全局变量 int count=0; synchronized void count(){ count++; } %> <% count(); out.println("这是第"+count+"个访问者!"); %> </body> 第二种,是利用jsp的

php实现网站访客数量统计的方法(简单实现，不能防刷新)

方法一: <?php function Counter()//定义函数 { $five = "00000";//声明变量,$five,$four等变量表示零的个数,放在数字前边构成6位数 $four = "0000"; $three = "000"; $two = "00"; $one = "0"; $counter = "rec.txt";//存放访问数的目的文件,.dat格式

Vi/Vim查找,替换,统计使用方法

Vi/Vim查找替换使用方法 vi/vim 中可以使用 :s 命令来替换字符串.该命令有很多种不同细节使用方法,可以实现复杂的功能,记录几种在此,方便以后查询. 可以使用 # 作为分隔符,此时中间出现的 / 不会作为分隔符 :s#vivian/#sky/# 替换当前行第一个 vivian/ 为 sky/ :%s+/oradata/apras/+/user01/apras1+ (使用+ 来替换 / ): /oradata/apras/替换成/user01/apras1/ .:s/vivian/s

Redis统计访问量方法

1.统计客户忘问量 2.查询某位ID客户是否登录一亿用户,统计数据10M左右,比较省空间 set usercount 0 设置一个变量,用于记录客户访问量setbit usercount 2 0 两部操作将所有位数都变成0setbit usercount 3 0 bitcount usercount ID 8888 用户登录setbit usercount 4999 1 将4999位改成1,记录4999登陆过bitcount usercount 统计有多少位是1,统计出客户

wuzhicms访问统计实现方法

实现目标:程序实现了对整站页面pv的统计文件的位置:coreframe/app/content/pv.php代码预览: /** * 总站访问次数统计 */ defined('IN_WZ') or exit('No direct script access allowed'); //加载数据库类 $db = load_class('db'); $formdata = array(); //获取页面URL $formdata['referer'] = strip_tags(HTTP_REFERER)

laravel5.3统计 withCount()方法的使用

在laravel5.3之后可以使用withCount()这个方法. 注意:一定要是5.3版本之后,5.2和5.1都会报方法未定义举个栗子: App\Post::withCount('comments')->get(); 使用该方法后,会在模型中添加一个comments_count属性,所以你就可以直接访问该属性就可以了得到统计数了. foreach ($posts as $post) { echo $post->comments_count; }你可以像添加约束条件到查询一样来添加多个关联关

unittest-每个模块用例一条一条跑，模块都合在一个表格里面统计的方法

文件目录文件里面的结构就是常规的 unittest框架的写法总执行文件 # #coding=utf-8 import unittest, time, os, multiprocessingimport unittest #引入框架import HTMLTestRunner_Chartimport sys reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') #创建一个测试套件testunit=unittest.TestSuite() #把测试用例目录里面 tes

【MVC 过滤器的应用】ASP.NET MVC 如何统计 Action 方法的执行时间

代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Mvc; namespace MyPractise.Filters { [AttributeUsage(AttributeTargets.Class | AttributeTargets.Method)] public class

c#一个统计运行时间方法

public string STD(int HowManySecond) { ) { "; } string ShowStr = ""; * )) { ShowStr += (HowManySecond / ( * )) + " 天 "; HowManySecond %= ( * ); } ) { ShowStr += (HowManySecond / ) + " 小时 "; HowManySecond %= ; } ) { ShowS

ThinkPHP中的统计查询方法

• count() 表示查询表中总的记录数 • max() 表示查询某个字段的最大值 • min() 表示查询某个字段的最小值 • avg() 表示查询某个字段的平均值 • sum() 表示求出某个字段的总和用法 $res = Model('Category') -> max('id');

NIPS 2018 | 程序翻译新突破：UC伯克利提出树到树的程序翻译神经网络

NIPS 2018 | 程序翻译新突破:UC伯克利提出树到树的程序翻译神经网络机器之心已认证的官方帐号 49 人赞同了该文章选自arXiv,作者:Xinyun Chen.Chang Liu.Dawn Song,机器之心编译,参与:Geek AI.张倩. 程序翻译是将一种语言的遗留代码迁移到用另一种语言构建的生态系统的重要工具.本文作者首次使用深度神经网络来解决程序翻译问题.他们观察到程序翻译是一个模块化的过程并据此设计了一个树到树的神经网络,将源树转换为目标树.与其他神经翻译模型相比,

Facebook的Fairseq模型详解(Convolutional Sequence to Sequence Learning)

1. 前言近年来,NLP领域发展迅速,而机器翻译是其中比较成功的一个应用,自从2016年谷歌宣布新一代谷歌翻译系统上线,神经机器翻译(NMT,neural machine translation)就取代了统计机器翻译(SMT,statistical machine translation),在翻译质量上面获得了大幅的提高.目前神经机器翻译模型主要分为三种: 一种是以rnn为基础的模型, 一般是LSTM+attention,顺序处理输入信息. 一种是以cnn为基础的模型,今天要讲的Fairseq

NLP-训练个model出来写诗

2018年新年,腾讯整出来个ai春联很吸引眼球,刚好有个需求让我看下能不能训出来个model来写出诗经一样的文风,求助了下小伙伴,直接丢过来2个github,原话是: 查了一下诗经一共38000个字,应该是可以训练出一个语言模型的.只是怕机器写出来的诗一般都没灵魂.https://github.com/hjptriplebee/Chinese_poem_generator: https://github.com/xue2han/AncientChinesePoemRNN. 我测试了,第一个没跑通

基于短语的统计机器翻(PBMT) 开源工具：Moses

如何运行Moses 1. Moses的历史 Moses是Pharaoh的升级版本,增加了许多功能.它是一个基于短语的统计机器翻译系统,整个系统用C++语言写成,从训练到解码完全开放源代码,可以运行在Linux平台和Windows平台.它有两大特点: 1.1 Factored Translation Model 在Factored Translation Model中,一个单词不仅仅是一个符号(token),而是一个包含多个因子的向量,例如表面词形.词干.词性等.这些因子共同作用来刻画一个单词.

神经机器翻译（NMT）相关资料整理

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 简介自2013年提出了神经机器翻译系统之后,神经机器翻译系统取得了很大的进展.最近几年相关的论文,开源系统也是层出不穷.本文主要梳理了神经机器翻译入门.进阶所需要阅读的资料和论文,并提供了相关链接以及简单的介绍,以及总结了相关的开源系统和业界大牛,以便其他的小伙伴可以更快的了解神经机器翻译这一领域. 随着知识的逐步积累,本文后续会持续更新.请关注. 2 入门

神经机器翻译 - NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE

论文:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 综述背景及问题背景: 翻译: 翻译模型学习条件分布后,给定一个源句,通过搜索最大条件概率的句子,可以生成相应的翻译. 神经网络翻译:两个组件:第一个:合成一个源句子x:第二个:解码一个目标句子y. 问题:固定长度向量是编码器 - 解码器架构性能提升的瓶颈. 本文主要思想本文提出:允许模型自动(软)搜索与预测目标单词相关的源句 --- 扩展的编码器

『深度应用』NLP机器翻译深度学习实战课程·零（基础概念）

0.前言深度学习用的有一年多了,最近开始NLP自然处理方面的研发.刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程. 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署,将包括以下内容:(更新ing) NLP机器翻译深度学习实战课程·零(基础概念) NLP机器翻译深度学习实战课程·壹(RNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·贰(RNN+Attention base) NLP机器翻译深度学习实战课程·叁(CNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·肆(Self

NLP教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/242 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在这里查看