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

1.前言 之前我一直对于“最大似然估计”犯迷糊,今天在看了陶轻松.忆臻.nebulaf91等人的博客以及李航老师的<统计学习方法>后,豁然开朗,于是在此记下一些心得体会. “最大似然估计”(Maximum Likelihood Estimation, MLE)与“最大后验概率估计”(Maximum A Posteriori Estimation,MAP)的历史可谓源远流长,这两种经典的方法也成为机器学习领域的基础被广泛应用. 有趣的是,这两种方法还牵扯到“频率学派”与“贝叶斯学派”的派别之争,

目录 Python实现C代码统计工具(三) 声明 一. 性能分析 1.1 分析单条语句 1.2 分析代码片段 1.3 分析整个模块 二. 制作exe Python实现C代码统计工具(三) 标签: Python 性能分析 exe 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(二)>中的C代码统计工具进行性能分析,并制作Windows系统下可用的exe文件.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 一. 性能分析 Python标准库提供两个代码性能分析相关的模块,即timeit和cProfi

//对传入sp的字符进行统计,三组两个相连字母“ea”"ou""iu"出现的次数,并将统计结果存入ct所指的数组中. #include <stdio.h> #include <string.h> #pragma warning (disable:4996) void fun(char*sp ,int *ct) { , b=, c=; while (*sp != '\0') { if (*sp == 'e')//利用if多重并列判断. { sp

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

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.SalaryCount; import java.io.IOException; import java.util.regex.Pattern;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;impor

统计是一组存储为柱状图的信息.柱状图是显示数据落入不通分类中的频率的一种统计结构.SQL Server存储的柱状图包括多大200行的列和索引键(或多列索引键的第一列)的数据分布采样.在两个连续采样值之间的索引键值范围上的信息被称为步骤.这些步骤由200个存储值之间的不通大小间隔组成. 一个步骤提供以下信息: 给定步骤的最高值(RANGE_HI_KEY): 等于RANGE_HI_KEY的行数(EQ_ROWS): 前一个最高值和当前最高值之间的行范围,这些样本不计算在内(RANGE_ROWS): 范

全文引用自<统计学习方法>(李航) K近邻算法(k-nearest neighbor, KNN) 是一种非常简单直观的基本分类和回归方法,于1968年由Cover和Hart提出.在本文中,主要介绍了分类方法.其输入为特征空间中的点,输出为给定实例的类别,可以选择多个类输出.K近邻算法通过给定的训练集对特征空间进行分类,分类时,对于输入的实例,通过判断其最近的k个实例的类别,选择多数类别为本实例的最终分类.因此,k近邻算法本质上并不具有显示的学习过程. 本篇文章通过介绍K近邻算法的k值选择.距离

数据分析脚本如下: //error_reporting(0);date_default_timezone_set("PRC");$environment = get_cfg_var('app_flow_develop') ? get_cfg_var('app_flow_develop') : 3;define('BASEPATH',dirname(dirname(__FILE__)));switch($environment){    case 1 :        require B

报告集成到jenkins才是最终目的,因此又进行了部分资料查找,得到html和xml报告集成jenkins的配置如下: 一 集成html报告 这种方式集成在你已经用gcov+lcov生成了html报告的基础上,在此只需要将它放到jenkins中,步骤如下: 1 打开jenkins->进入工程->配置->增加构建后操作步骤->Publish HTML reports                                               2 生成html报告:配置

KNN (一)KNN概念: K近邻算法是一种回归和分类算法,这主要讨论其分类概念: K近邻模型三要素: 1,距离: 2,K值的选择: K值选择过小:模型过复杂,近似误差减小,估计误差上升,出现过拟合 K值选择过大:模型过于简单,预测能力弱 K值的选择:可以通过交叉验证来确定,k一般取一个较小的值 3,分类决策规则: (二),kd树 1,构造kd树 2,kd树最近邻搜索策略 一个复杂点了例子如查找点为(2,4.5). 1.同样先进行二叉查找,先从(7,2)查找到(5,4)节点,在进行查找时是由y

一.什么是K近邻? K近邻是一种基本的分类和回归方法. 在分类时,对新的实例,根据其K个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决权等方式预测其类别. 通俗的讲,找K个和其关系最近的邻居,哪个类别的邻居多,就把它划分到哪一类 特性: (1)多分类 (2)判别模型 (3)三个基本要素:K值选择.距离度量.分类决策规则 (4)K=1时,称为最近邻算法 二.K近邻模型 1.模型:K近邻法的模型对应特征空间的一个划分,每一个划分对应一个类别 2.距离度量: (1)通常使用欧氏距离 (2)更一般的Lp距离 3.

通过上文可知k近邻算法的基本原理,以及算法的具体流程,kd树的生成和搜索算法原理.本文实现了kd树的生成和搜索算法,通过对算法的具体实现,我们可以对算法原理有进一步的了解.具体代码可以在我的github上查看. 代码 #!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- import sys import numpy as np class Kdtree(object): ''' 类名: Kdtree 用于存储kd树的数据 成员: __value: 训练数据,保存数

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.

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

深入理解LSTM词义消歧 Minh Le,Marten Postma,Jacopo Urbani和Piek Vossen 阿姆斯特丹自由大学语言,文学和传播系 阿姆斯特丹自由大学计算机科学系 摘要 基于LSTM的语言模型已经在Word Sense Disambiguation(WSD)中显示出有效性. 尤其是Yuan等人提出的技术(2016)在几个基准测试中返回了最先进的性能,但是没有发布训练数据和源代码.本文介绍了仅使用公开可用的数据集进行复制研究和分析该技术的结果(Giga Word,Sem

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

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

本文开始要写作的时候,翻译圈里出了一个“爆炸性”的事件.6月27日下午,一个同传译员在朋友圈里爆料:某AI公司请这位译员去“扮演”机器同传,制造人工智能取代人工同传的“震撼”效果. 这个事件瞬间在译员群体的朋友圈.微博.微信群引爆了隐忍已久的火药桶.因为过去几个月来,隔三差五就冒出一个号称要取代同声传译的翻译机,尤其是一篇题为<刚刚宣告:同声传译即将消亡!>的微信文章,在六月下旬铺天盖地的充满了一堆有关的或者无关的公众号,不知道带来了几个10万+.几乎每个翻译行业的从业者,都收到了朋友略带同情

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