Advertisement

Marian: C++中高效的神经机器翻译

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
本文介绍了在C++环境下开发的高效神经机器翻译系统Marian,强调了其卓越性能和灵活性。 玛丽安(Marian)是一个高效的神经机器翻译框架,用纯C++编写,并且依赖性最小。 该框架以纪念波兰数学家和密码学家玛丽安·雷耶夫斯基命名。 主要特点如下: - 高效的纯C++实现; - 快速的多GPU训练以及GPU到CPU的数据转换能力; - 采用了最先进的NMT(神经机器翻译)架构,包括深度RNN(循环神经网络)和Transformer模型; - 开源许可协议为MIT许可证。 使用该功能时,请引用以下文献: Marcin Junczys-Dowmunt, Roman Grundkiewicz, Tomasz Dwojak, Hieu Hoang, Kenneth Heafield, Tom Neckermann, Frank Seide, Ulrich Germann, Alham Fikri Aji, Nikolay Bogoychev,André FT Martins 和 Alexandra Birch(2018)。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Marian: C++
    优质
    本文介绍了在C++环境下开发的高效神经机器翻译系统Marian,强调了其卓越性能和灵活性。 玛丽安(Marian)是一个高效的神经机器翻译框架,用纯C++编写,并且依赖性最小。 该框架以纪念波兰数学家和密码学家玛丽安·雷耶夫斯基命名。 主要特点如下: - 高效的纯C++实现; - 快速的多GPU训练以及GPU到CPU的数据转换能力; - 采用了最先进的NMT(神经机器翻译)架构,包括深度RNN(循环神经网络)和Transformer模型; - 开源许可协议为MIT许可证。 使用该功能时,请引用以下文献: Marcin Junczys-Dowmunt, Roman Grundkiewicz, Tomasz Dwojak, Hieu Hoang, Kenneth Heafield, Tom Neckermann, Frank Seide, Ulrich Germann, Alham Fikri Aji, Nikolay Bogoychev,André FT Martins 和 Alexandra Birch(2018)。
  • 基于TransformerPyTorch实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了基于Transformer架构的神经机器翻译系统,旨在提供高效且易于扩展的语言模型训练与测试环境。 使用PyTorch实现基于Transformer的神经机器翻译涉及构建一个能够利用自注意力机制进行高效序列到序列学习的模型。这种方法在处理长文本翻译任务上相比传统的递归或卷积网络架构具有显著优势,因为它可以并行化计算过程,并且不需要对输入长度做过多限制。为了完成这项工作,首先需要理解Transformer的基本结构和原理,然后利用PyTorch框架中的相关功能来实现模型的各个部分,包括编码器、解码器以及位置嵌入等关键组件。此外,在训练阶段还需要考虑如何有效处理数据集,并采用适当的优化策略以提升翻译质量。
  • 网络Python代码实现
    优质
    本项目通过Python语言详细展示了神经网络在机器翻译中的应用,实现了从数据预处理到模型训练、评估等一系列步骤。适合对NMT感兴趣的研究者和开发者学习参考。 使用深度神经网络来实现机器翻译功能,并用Python代码进行实现。
  • 通过联合学习对齐和而成
    优质
    本文探讨了一种神经机器翻译方法,该方法通过同时进行词汇对齐与翻译任务的学习,提升跨语言信息处理的效果和效率。 论文《通过联合学习对齐与翻译实现神经机器翻译》(Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate)在ICLR2015会议上发表。 **个人解读** Wang Anna & Hytn Chen于2020年2月13日更新了他们的见解。以下是关于机器翻译的简要介绍: 自1980年代以来,基于规则的翻译方法被广泛应用,其主要流程包括输入文本、词性分析、使用词典查询以及调整语序等步骤以输出结果。 进入1990年代后,统计模型开始在机器翻译中占据主导地位。这种方法通过为整个翻译过程建立概率模型,并引入隐变量来增强翻译的准确性。例如,在2002年时,学者Och和Ney提出了一个重要的概率模型公式P(y|x;θ) = ∑z exp(θ⋅ϕ(x,y,z)) / (∑y∑z exp),这一贡献对机器翻译技术的发展产生了深远影响。
  • 基于PyTorch和TransformerPython实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架与Transformer模型,致力于开发高效准确的神经机器翻译系统,为自然语言处理领域提供强大工具。 使用PyTorch实现基于Transformer的神经机器翻译。
  • 基于PyTorch开源工具OpenNMT-py.zip
    优质
    OpenNMT-py是一款基于PyTorch框架开发的开源神经机器翻译工具包,支持多种语言模型训练、评估与部署,适用于自然语言处理研究和应用。 OpenNMT-py 是一个基于 PyTorch 的开源神经机器翻译项目,它是 OpenNMT(一个使用 MIT 许可证的开放源代码神经机器翻译系统)的一个端口版本。该项目在多个领域如翻译、摘要生成、图像到文本转换和形态学等方面引入了新的设计理念,并且其代码库相对稳定。
  • 网络应用
    优质
    神经网络的翻译应用主要探讨了如何利用深度学习技术实现语言间的自动转换。通过构建大规模神经网络模型,该领域致力于提高机器翻译的质量和效率,并研究跨语种信息处理的有效方法。 最新出版的神经网络机器翻译书籍(英文原版)不仅适合初学者入门,还涵盖了近年来最新的研究进展,适用于各个阶段的学习者阅读。
  • 基于Python和PyTorch网络(NTM)实现
    优质
    本项目采用Python与PyTorch框架构建神经网络模型,旨在实现高效的机器翻译系统。通过深度学习技术优化语言间的自动转换能力。 使用PyTorch实现的神经网络机器翻译(NTM)可以高效地处理自然语言之间的转换任务。这种模型通过深度学习技术来理解输入文本的意义,并生成高质量的目标语言输出,适用于多种跨语言交流场景。
  • 基于Python-Keras网络(Theano与TensorFlow实现)
    优质
    本项目采用Python-Keras框架结合Theano和TensorFlow后端,构建神经网络模型进行高效机器翻译研究与实践。 使用Keras实现的神经网络机器翻译可以基于Theano或Tensorflow框架进行。这种方法提供了一种高效的方式来构建和训练复杂的深度学习模型,用于自动将一种语言的文字转换成另一种语言的文字。这类系统通常包括编码器-解码器架构,能够处理序列到序列的学习任务,在自然语言处理领域有着广泛的应用价值。