本文系qitta的文章翻译而成,由renzhe0009实现.转载请注明以上信息,谢谢合作. 本文主要讲解以recurrent neural network为主,以及使用Chainer和自然语言处理其中的encoder-decoder翻译模型. 并将英中机器翻译用代码实现. Recurrent Neural Network 最基本的recurrent neural network(RNN),像下面的图一样,最典型的是追加3层神经网络隐含层的反馈.   这是非常简单的模型,本文接下来介绍的翻译模型就

代码如下:(介于着色 代码在文末下载) 功能简介: 自动识别英汉输入 返回结果 对于词数小于20的会保存在当前目录下temp_table.txt词文件 大于20的会被识别为句子进行互译 不会存于词文件 自动识别重复词汇 保存不重复 使用show命令查看词文件 quit命令退出 演示视频: 代码下载:

1.如果是一篇英文文档且是pdf格式,可以用word2016打开直接转化成了word,就算不是会员也可以的,在此附上16版的光盘安装包,可以百度自行下载 (链接:https://pan.baidu.com/s/1X1jg3MXPCck3NmtgBQY_Rw 密码:3mjv) 2 .翻译时点击审阅---语言---翻译---翻译文档(不同版本可能有小差异) 3 .然后等一会就会跳转到网页自行翻译了 4 .不过由于我的文档太长可能,没有全文翻译出来

[详细][转]C#中理解委托和事件   文章是很基础,但很实用,看了这篇文章,让我一下回到了2016年刚刚学委托的时候,故转之! 1.委托 委托类似于C++中的函数指针(一个指向内存位置的指针).委托是C#中类型安全的,可以订阅一个或多个具有相同签名方法的函数指针.简单理解,委托是一种可以把函数当做参数传递的类型.很多情况下,某个函数需要动态地去调用某一类函数,这时候我们就在参数列表放一个委托当做函数的占位符.在某些场景下,使用委托来调用方法能达到减少代码量,实现某种功能的用途. 1.1.自定义

1. 分子生物学中英文.csv,输入文件,两列,以tab键分隔的txt文本,没有列名 2. 错误的名解.csv, 如果在测试中拼写错误,会写出到这个文件,可用这个容易犯错的名词进行新的测试 3. 注意加载data.table包,因为R语言readline函数,使用脚本不能很好交互,暂时只能在R交互模式下(终端输入R)运行 4. 这里使用write写出文件或者标准输出,readline读入键盘输入,value进行得分统计 library(data.table) dt <- fread("分子

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

续前文: VS Code英汉词典进化效果演示: 翻译文件所有命名 vscode"英汉词典"插件地址: 官方链接 现在实现的效果比之前的演示差很多, 因为executeDocumentSymbolProvider返回的标识符比想象中的少很多. 而且像main这样的常用术语还未进行合适的手工翻译. 提取文件中标识符并翻译的相关部分代码: provideTextDocumentContent(uri: vscode.Uri): string | Thenable<string>

续VS Code英汉词典插件v0.0.7-尝试词性搭配, 下一个功能打算实现文件的批量命名翻译: 批量代码汉化工具 · Issue #86 · program-in-chinese/overview 功能仍未完成. 下面仅为效果演示之用. 并未实际调用英汉词典数据: 相关源码 新建编辑器内容提供者: 'use strict'; import * as vscode from 'vscode'; export default class Provider implements vscode.Tex

续上文VS Code英汉词典插件v0.0.6-改为TS实现, 加测试后, 继续重构(提取常量, 避免var, 添加类型等等), 并完善测试. 测试方法参考: Testing Visual Studio Code Extensions, 调试也支持. 觉得虽然启动测试有一定开销(似乎必需启动一个vscode个例), 但还可以接受. 在重构过程中测试用例起了保驾作用. 借助TypeScript特性, 为所有的接口添加了类型, 比如: export interface 词形变化 { 类型: strin

用 post 方法创建的数据会自动产生一个 id (Key ),但有时也常常为了取得这个 id 而让程序难以处理 . 以英汉词典标准版来说,它的数据结构如下: 如果将每条数据都改为{eword:cword }结构,则会让代码更简化. 也就是 id( Key) 就是英文单词,而数据内容( Va lue )就是中文翻译 . 如下 : 要完成这个要求,则需要用到 put 方法 . 例如 : 在 English_adv 节点创建{’agree:同意’}这条数据. 导入程序数据 “ 3. 显示单词”的功能

如前文VS Code英汉词典插件v0.0.4-驼峰下划线命名打算, 首先将JS源码改为TypeScript实现, 并添加了必要的测试. 昨天得知vue.js 3.0会用TypeScript实现, 正好通过这个插件对TypeScript熟悉一下, 好为手工翻译Vue.js源码:尝试重命名标识符与文本转为对新版vue.js的源码翻译作准备. 源码暂时仍在分支未合并(现已合并): program-in-chinese/vscode_english_chinese_dictionary 改为TS实现参考

首先, 在两天时间内安装数破百, 多谢支持. VS Code插件市场地址: 英汉词典 - Visual Studio Marketplace 开源库地址同前文: Visual Studio Code插件-英汉词典初版发布 查询单词功能基本不变, 在详细信息的开头添加了原词: 如题图, 支持驼峰命名查询. 在详细信息中, 包含所有单词的详细释义, 但为避免内容过多, 没有词形信息. 另外还支持下划线命名: 查无结果时提示: 注意! 比初版少了一个功能 -- 查询带空格的短语, 如"as well

VS插件市场地址: 英汉词典 - Visual Studio Marketplace 开源在: program-in-chinese/vscode_english_chinese_dictionary 如题图, 在VS Code插件页中搜索"英汉词典", 即可安装. 之后如果继续开发相关插件, 也会以"中文编程"作者发布. 在编辑器中选中任何英文词/短语, 如果在词典中有匹配词条, 就在状态栏显示所有释义和词形. 为尽量确保状态条不会过长而被IDE自动隐藏, 当释义

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/qysh123/article/details/91245246Seq2Seq是目前主流的深度学习翻译模型,在自然语言翻译,甚至跨模态知识映射方面都有不错的效果.在软件工程方面,近年来也得到了广泛的应用,例如: Jiang, Siyuan, Ameer Armaly, and Collin McMillan. "Automatically

2月初,AAAI 2020在美国纽约拉开了帷幕.本届大会百度共有28篇论文被收录.本文将对其中的机器翻译领域入选论文<Synchronous Speech Recognition and Speech-to-Text Translation with Interactive Decoding>进行解读. https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/uYIC4meJTZ2icYYOpJicZ7qn53NJFPhvruP97grEpmCwA5Sms2kHtrFBcDK0lRcs

全系列目录: [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(一) [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(二) [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(三) [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(四) 项目的github地址 实习的工作都这么忙,真是的.. 好不容易有时间写点博客,一鼓作气完成算了 承接上文 本文完成对本地数据库模块的开发. 由于只是非常轻量级的应用,就不劳

全系列目录: [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(一) [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(二) [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(三) [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(四) 项目的github地址 承接上文. 现在来进行response模块的开发. 这一模块所完成的任务是,如果本地的词库中没有用户需要查询的词汇,那么就去网络上寻找到相应的词条作为

全系列目录: [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(一) [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(二) [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(三) [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(四) 项目的github地址 承接上文. 我们采用自顶而下的方式开发,因此,今天就解决程序的主要架构:main.py的开发. 自顶而下的方式,意味着我们需要假设已经开发好了两个模块

全系列目录: [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(一) [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(二) [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(三) [原创]shadowebdict开发日记:基于linux的简明英汉字典(四) 项目的github地址 现在基本都在Linux下工作学习了,在看英文书籍的时候往往需要查字典,但是网查的话一是点来点去非常麻烦,二是广告多烦死人,加上linux平台上没有不错

在打算批量代码汉化工具 · Issue #86 · program-in-chinese/overview时, 发现没有现成的Java库实现英汉查询功能. 于是开此项目. 源码库: program-in-chinese/english-chinese-dictionary API使用中文命名. 源码也是. 使用时在Maven项目中添加依赖: <dependency> <groupId>com.codeinchinese</groupId> <artifactId&

递归模型的应用场景 在前面的文章中我们看到的多层线性模型能处理的输入数量是固定的,如果一个模型能接收两个输入那么你就不能给它传一个或者三个.而有时候我们需要根据数量不一定的输入来预测输出,例如文本就是数量不一定的输入,"这部片非常好看" 有 7 个字,"这部片很无聊" 有 6 个字,如果我们想根据文本判断是正面评价还是负面评价,那么就需要使用支持不定长度 (即可以接收 6 个又可以接收 7 个) 输入的模型.时序性的数据数量也是不一定的,例如一个运动中的球,从某个时