窗体顶端 网络上关于TRADOS使用的文章很多,但大多数内容涉及的内容都过于广泛,刚准备上手的同行们看了总会觉得不知所云,无从下手.笔者自己也在自学阶段遇到不少麻烦.经过长期的使用和琢磨,终于写了短文一篇,希望能为朋友们解决一些问题.由于主要面向新手,所以本文也只是有针对性地涉及了最基本步骤.TRADOS软件本身已经在5.5版以后将MultiTerm(词汇库)分离出来,从笔者自己的使用情况来看,MultiTerm的使用率也非常低,所只本文对MultiTerm的使用也未做说明.最终目的只有一个,就

我用Trados的时间不长,可以说是一个新手.但我在较短的时间内就已经初步掌握这个工具,说明它并不是那么神秘,并不是那么深不可测.这里,我说一说学习它的一点体会.在我转发的文章中有的内容,我就少讲一些.别人没有提到,或者没有强调的部分,我就多说一说. 1.Trados不是一种机器翻译软件,而是一种翻译记忆软件 提起翻译软件,不少人就会联想到金山快译.东方快车等翻译软件.尽管这些软件有一定的市场,也有人把它们吹得神乎其神,但我对它们并不看好.这些翻译软件的特点是将英语或者汉语输进它的输入界面,马上

为什么AI的翻译水平还远不能和人类相比? https://mp.weixin.qq.com/s/0koIt-qu9IOVxNhbFcZr1Q 作者 | SHARON ZHOU 译者 | 王天宇 编辑 | 2812 出品 | AI 科技大本营 [导读]前一段时间,大家都在热议 Google 的翻译系统出现了一些相当奇怪的结果,例如下图呈现的是最被大家谈及的一个翻译结果. 后来 Google 发言人也对包括数据在内等因素做出了解释(“这只是一个将无意义的话语输入系统然后产生无意义输出的功能”),随后

刚开始理解有点误,想成每步都是最优的 ,结果卡在第六组数据上,, 无奈瞧了下别人的 发现自己理解错了,,我看的还是中文翻译.. 简单的记忆化 /* ID: shangca2 LANG: C++ TASK: game1 */ #include <iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<stdlib.h> #include<cstring> using namespace std

以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解(这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑): # -*- coding: utf-8 -*- """ Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention ************************************************************* **Author**: `Sean

发布时间:2018-11-01   技术:pygame+easygui   概述 实现一个翻译功能,中英文的互相转换.并可以播放翻译后的内容. 翻译接口调用的是百度翻译的api接口. 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/14326.html 一.需求分析 使用pygame实现一个翻译功能,并可以播放翻译内容.(模仿百度翻译做一个简单的demo) 二.程序实现 1.初始化pygame环境,声明出页面 def renderText(text, position

出自:http://blog.csdn.net/zhaoyl03/article/details/8830806 最近想动手做一个文档自动下载器,需要模拟浏览器的行为.虽然感觉思路上没有困难,但在技术细节上需要自己一步一步试探.在网上搜索相关内容的过程中,发现有人用Python调用Google翻译.我自己也试着实现这个小玩意,从而熟练和学习一些技术,如正则表达式匹配,模拟浏览器等.将这个小结果记录下来,以激励自己. 用Python调用Google翻译,就是模拟人将原文本(英语)粘贴在Google

一.百度API实现 Step1:申请API Key 以前用过BAE,已经有了Api Key,没有的可以去申请 Step2:挺简单,直接看实现的代码吧 ```python #coding:utf-8 import urllib2 import urllib import json #采用get方式请求 URL = 'http://openapi.baidu.com/public/2.0/bmt/translate?from=%s&to=%s&q=%s&client_id=%s' AP

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

Trados 中文简明教程Trados 中文简明教程1. 准备工作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1 准备MultiTerm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

第一部分 调研,评测 ●评测 bug one 在词典界面中搜完单词后,将鼠标移到英文例句上的单词时,会显示对应的中文翻译,而当移到短语时则不对应中文翻译. bug two 用orc强力取词,查询如上图单词dream,dream先用鼠标选定后有蓝色背景再截图保存,然后在图上选取dream查不出反而翻译了后面first单词.会出现这个bug应该是制作团队没有考虑这个问题吧,因为一般人都不会这么做,所以这个bug的危害应该也不是特别大. bug three 在酷狗音乐的歌词列表中用orc查询英文歌名时

大牛云集的中国计算机大会:大会日程表:http://cncc.ccf.org.cn/cn/news/schedule_empty 早上的论坛可以在爱奇艺下载视频 下午的分论坛是多个同时进行的,我也只去了一部分,这里先按时间顺序写自己的一些收获,之后会从另外的角度做一个总结. 如果觉得我的整理对你有帮助,欢迎star这个项目 10-26 am 丘成桐 现代几何在计算机科学中的应用 从几何学的角度找到优化问题(如GAN)的等价形式,通过解决等价问题加速优化过程 沈向洋 理解自然语言 概述,对话和理解

感谢中国人民大学的胡鹤老师,课程容量巨大,收获颇丰. 之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢,但其有一劣势,无论是人类的视觉神经还是听觉神经,所接受到的都是一个连续的序列,使用CNN相当于割裂了前后的联系.从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network(RNN),每一个神经元除了当前信息的输入外,还有之前产生的记忆信息,保留序列依赖型. 一.RNN基本原理 如下图所示有两种表示方法,每张图片左边是RNN的神经元(称为memory cell),右边是按时间轴展开后的

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

BUAA案例分析小结 一.作业要求 http://www.cnblogs.com/jiel/p/7631784.html 二.统计数据 总人数 神策数据 博客园博客 必应词典 30 1 12 17 三.反馈整理 想具体了解每篇博客给出的反馈请看这个链接: https://www.zybuluo.com/ChildishChange/note/915067 1.神策数据 测评神策数据的同学较少,详情请看这个博客: http://www.cnblogs.com/whynotRW/p/7659097.

1.基础模型 将法语翻译为英语,分为编码和解码阶段,将一个序列变为另一个序列.即序列对序列模型. 从图中识别出物体的状态,将图片转换为文字. 先使用CNN处理图片,再使用RNN将其转换为语言描述. 2.选择最可能的句子 7.注意力模型直观理解 绿色部分是输入法语句子并记忆,在感知机中传递,紫色是解码网络,生成英文翻译: 人翻译的时候会选择看一段翻译一段,而在NN中如果是记忆整个句子,那效果就如Blue得分的蓝线随着单词的增长而降低. 在神经网络中,记忆长句子是很困难的. 使用双向RNN获取特征集

http://wallstreetcn.com/node/248376 借助深度学习,多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征( representations).这些方法显著推动了语音识别.视觉识别.目标检测以及许多其他领域(比如,药物发现以及基因组学)的技术发展.利用反向传播算法(backpropagation algorithm)来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数,深度学习发现了大数据集的复杂结构.深层卷积网络(deep convolutional

                                                                     基于Android应用<玩转英语>   摘  要 英语作为全球应用最广泛的语种,广泛的应用与社会中的各个方面.近年来,随着移动互联网的崛起和智能移动设备的普及,让更多的人们热衷于开发英语单词学习类的应用软件.而Android系统以其优秀的UI设计,良好的用户体验以及成熟的开发技术,成为开发的最佳选择.本文首先介绍了项目背景及国内发展状况,然后阐述了在Andr

1 基础模型(Basic models) 一个机器翻译的例子,比如把法语翻译成英语,如何构建一个神经网络来解决这个问题呢? 首先用RNN构建一个encoder,对法语进行编码,得到一系列特征 然后用RNN构建一个decoder,将编码后的特征信息,解码成英语,以此来生成对应的英语翻译 一个图像生成字幕的例子 首先用CNN构建一个encoder,对图像进行编码,得到一系列特征 然后用RNN构建一个decoder,将编码后的特征信息,解码成文本,以此来生成对图像的字幕描述 2 选择最可能的句子(Pi

原文摘要:深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.这些方法在很多方面都带来了显著的改善,包含最先进的语音识别.视觉对象识别.对象检測和很多其他领域,比如药物发现和基因组学等.深度学习可以发现大数据中的复杂结构.它是利用BP算法来完毕这个发现过程的.BP算法可以指导机器怎样从前一层获取误差而改变本层的内部參数,这些内部參数可以用于计算表示.深度卷积网络在处理图像.视频.语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据.比方文本和语音方面表现出了闪亮的一面. 机

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多 分类专栏: 机器学习   转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输