机器翻译原理简介

本课程简单回顾了机器翻译的基本原理,内容包括基于深度学习的机器翻译的基本原理,序列到序列的模型等等。

讲师:   龚力

机器翻译原理简介

近来,机器翻译的水平已经较之前有了长足的进步,它的背后是深度神经网络技术、注意力等技术的引入。本讲座按照历史顺序,讲述了机器翻译的提出,统计机器翻译方法,以及最近的基于神经网络的机器翻译技术。主要内容如下:


  • 机器翻译发展简史

  • 统计机器翻译原理简介

  • 神经网络就翻译原理简介

    • 神经语言模型

    • 开山之作:Seq2Seq模型

    • 重大改进:注意力机制的引入

讲师介绍
龚力

北京师范大学系统科学学院硕士研究生,彩云小译的开发者之一。研究兴趣:机器翻译、语音识别及其应用。