语言翻译

欢迎点击参观我的 ——> 个人学习网站 注：本文的所有模型只涉及自然语言处理领域，同时本文不涉及太多复杂公式推导。 一、 Seq2Seq 模型 1. 简介 Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型，顾名思义，其输入是一个序列，输出也是一个序列，例如输入是英文句子，输出则是翻译的中文。 seq2seq 可以用在很多方面：机器翻译、 QA 系统、文档摘要生成、 Image Captioning (图片描述生成器)。 2. 基本框架 第一种结构 [参考1]论文中提出的 seq2seq 模型可简单理解为由三部分组成： Encoder、Decoder 和连接两者的 State Vector (中间状态向量) C 。 上图中 Encoder 和 Decoder 可以是一个 RNN ，但通常是其变种 LSTM 或者 GRU 。 Encoder 和 Decoder 具体介绍请见第三部分。 第二种结构 该结构是最简单的结构，和第一种结构相似，只是 Decoder 的第一个时刻只用到了 Encoder 最后输出的中间状态变量 ： 应用： 在英文翻译中，将英文输入到 Encoder 中， Decoder 输出中文。 参考1：-原创翻译- 基于RNNEncoder–Decoder的机器翻译L(earning Phrase Representations using RNN

原论文地址：https://arxiv.org/abs/1712.05884 摘要 这篇论文描述了Tacotron 2， 一个直接从文本合成语音的神经网络架构。系统由两部分构成，一个循环seq2seq结构的特征预测网络，把字符向量映射到梅尔声谱图，后接一个WaveNet模型的修订版，把梅尔声谱图合成为时域波形。我们的模型得到了4.53的平均意见得分（MOS），而专业录制语音的MOS得分是4.58。为了验证模型设计，我们对系统的关键组件作了剥离实验研究，并且评估了使用梅尔频谱替代语言学、音长和F0特征作为WaveNet输入带来的影响。我们进一步展示了使用紧凑的声学中间表征可以显著地简化WaveNet架构。 索引词： Tacotron 2, WaveNet, text-to-speech 1. 介绍 从文本生成自然语音（语音合成，TTS）研究了几十年[1]仍然是一项有挑战的任务。这一领域的主导技术随着时代的发展不断更迭。单元挑选和拼接式合成方法，是一项把预先录制的语音波形的小片段缝合在一起的技术[2, 3]，过去很多年中一直代表了最高水平。统计参数语音合成方法[4, 5, 6, 7]，是直接生成语音特征的平滑轨迹，然后交由声码器来合成语音，这种方法解决了拼接合成方法中出现的边界人工痕迹的很多问题。然而由这些方法构造的系统生成的语音与人类语音相比，经常模糊不清并且不自然。 WaveNet

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何中军，百度机器翻译技术负责人。本文根据作者2018年12月在全球架构师峰会上的特邀报告整理而成。 神经网络机器翻译技术及应用（上）篇，我们为大家介绍了神经网络机器翻译的基本原理和挑战，（下）篇继续为大家讲述机器翻译的应用与未来。 前面我们讲了机器翻译的原理以及神经网络翻译的发展、以及面临的挑战，我们现在看一看，机器翻译现在有哪些应用？ 机器翻译在越来越多地帮助和影响我们的生活。上图中列出了几个利用机器翻译来进行日常学习和交流的例子。左边两位是明星，一位是电影明星，利用翻译系统翻译化妆品成分，一位是公交司机，利用翻译APP学习英文，并运用到工作中去。右边是交警、售票员利用机器翻译与外国人进行交流。 这只是机器翻译应用的一个缩影。随着技术的发展和交流的需要，机器翻译已经深切地融入我们的生活。 机器翻译除了能做翻译之外还可以做一些很有意思的事情，比如说白话文和文言文的翻译，其实用的技术是类似的，从一种语言表达翻译成另外一种语言表达，或者从一个字串变换为另外一个字串，甚至是从一幅图产生文字说明，凡是这样的工作都可以用机器翻译的技术来做。 机器翻译还可以做什么，作诗。这是机器翻译写的两首诗，大家可以看一下，右边这个，“腊梅开时独自寒，幽香一缕为哪般。东风不解相思意，吹落梨花雪满天。”意境是不错的。而它的原理也是机器翻译的原理，从上一句翻译到下一句，可以认为上一句是原文，下一句是目标译文

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：OSinooO 本人属于python新手，刚学习的 python爬虫基础迫不及待地想试一试，看了论坛里大佬们写的在线翻译爬虫程序，想着自己把它写出来，以下是我爬微软翻译的过程，作为笔记记录下来： 1.获取信息 要实现在线翻译过程，首先要获得目标网站的信息，我们先打开微软必应翻译的官网（ https://cn.bing.com/translator ）： 我们需要获得它的翻译请求和响应信息，操作如下： （1）右键“检查”（用的Google Chrome浏览器），进入这个界面： 也可以通过右上角》更多工具》开发者工具进入。 （2）选择“Network” （3）输入我们想翻译的内容，先输入“hello”，选择简体中文： 可以看到右边出了很多抓到的包，点开看一下。 （4）找到response（响应）里面出现了翻译结果的包 （5）接下来就是获取URL和data信息了，在“Headers”部分就可以看到。这里的URL是处理我们请求翻译的网页地址，当网页请求方式为POST时，请求参数存放在data（类型为字典）里。 URL：https://cn.bing.com/ttranslate?&category=&IG

翻译Pradeep Dasigi的一篇长文 Knowledge-Aware Natural Language Understanding 基于知识感知的自然语言理解 摘要 Natural Language Understanding (NLU) systems need to encode human gener- ated text (or speech) and reason over it at a deep semantic level. Any NLU system typically involves two main components: The first is an encoder, which composes words (or other basic linguistic units) within the input utterances compute encoded representations, which are then used as features in the second component, a predic- tor, to reason over the encoded inputs and produce the desired output. We argue that the utterances themselves

SE63：(此方式不需要传请求，可直接在PRD环境中修改需要翻译的内容) 可以根据不同需要选择不同数据对象进入 输入程序名称、屏幕编号，点击编辑进入，修改后保存。 SLXT：此方式创建请求，可传输。 目标语言：enUS英文 描述：（根据需要输入内容） 工作台请求：选中 处理日期：选择翻译时的日期 执行后可在SE09中查看该请求号码。 来源： https://www.cnblogs.com/kang2008/p/12016229.html

Drupal 是一个自由的国度，其跨语言的发布能力自然不会有问题。今天我们看一下Drupal 7当前的现状。 在Drupal 7之前的版本中，国际化是通过一系列特定的模块组合来实现的，这些模块被统称为I18N（Internationalization）模块。当前正式发布的Drupal 6系列产品，就需要使用这一模块，其中的翻译和发布功能已经非常完善，无论是网页内容，还是菜单和导航界面，翻译过程中都没有什么问题。有了这些模块，就能建立多双语种，甚至多语种的Web站点。不同语种之间的可以自由切换。无论是内容的发布，还是管理，都非常容易。 经过对Drupal 7的测试，发现过去这些国际化模块的很多功能，在Drupal 7中都已经集成到核心模块。内容翻译的功能，只要启用标准安装时自带的两个模块，Locale和Content Translation就能实现了。不过为了方便不同语种网页之间的切换设置，最好再安装上Language Switcher这个模块，以控制网站的缺省输出语言，如：只显示单语种网页、根据语言模块的选择显示特定语种，或显示所有语种的网页。 遗憾的是，目前Drupal 7的这几个模块，还不能自动翻译Home菜单项的内容，缺省情况下，只有一种语言的首页链接生效，看来需要别的方法来处理。如果那们过路的大侠知道如何解决这一问题，请在这里与大家共享一下...... 启动上述三个模块以后

哈喽, 朋友们, 今天的教程是用树莓派和USB ASIC板来做一个自动挖矿机 , 教程里用的是Butterfly Labs的ASIC板, 如果你想用其他的USB设备其实大差不离. 本教程会把树莓派和ASIC板设成自动模式, 即插即开挖, 就算中途你家停电了也没问题. 如果碰到出错情况, 即时插拔一下就行. 开始教程前, 你需要知道树莓派的IP地址并在路由器里将其设为固定IP. 需要的软件: - Raspbian, 系统.img文件 ( http://downloads.raspberrypi.org/images/raspbian/2013-05-25-wheezy-raspbian/2013-05-25-wheezy-raspbian.zip ) - SD Formatter, 格式化SD卡 ( https://www.sdcard.org/downloads/formatter_4/ ) - Win32imager, 把.img文件 复制 到SD ( http://sourceforge.net/projects/win32diskimager/ ) - Putty, 用SSH连接到树莓派 ( http://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/download.html? ) - TightVNC, 用远程桌面连接到树莓派 (

AIDL(Android接口定义语言)与你可能使用过的其它的IDLs是类似的。它允许你定义客户端与service协调一致的编程接口，以便于彼此之间使用进程间通信(IPC)机制进行通信。在Android上，一个进程通常不能访问另一个进程的内存。可以说，它们需要把它们的对象分解为操作系统能够理解的原始数据类型，并在进程之间按次序排列对象。那种排列对象的代码写起来是很乏味的，因此Android通过AIDL来为你处理这些事情。 注意： 只有在你允许来自于不同的应用的客户端访问你的service以实现IPC，并想要在你的service中处理多线程时，才需要使用AIDL。如果你不需要跨不同应用执行并发IPC，你应该通过 实现一个Binder 来创建你的接口，或者如果你想要执行IPC，但不需要处理多线程，可以 使用一个 Messenger 来实现你的接口。无论哪种，请确保在实现一个AIDL之前，你理解了 Bound Services 。/ 在开始设计你的AIDL接口之前，请意识到对于一个AIDL接口的调用是 直接的函数调用 (大概指的是阻塞调用，在调用一个IPC方法时，客户端线程会一直等待，直到service端处理完成并返回) 。你不应该假设调用所发生的线程。依赖于调用是来自于本进程的一个线程，还是一个远端进程，则会发生不同的事情。特别地： 发起于本进程的调用将在发起调用相同的线程中执行