Transmod 2开源项目:Torchlight 2法语翻译发布

0 下载量 41 浏览量 更新于2024-11-20 收藏 1.21MB ZIP 举报
资源摘要信息:"Transmod 2是一个开源项目,主要目标是为流行的动作角色扮演游戏Torchlight 2提供法语翻译。该翻译项目允许法语玩家以母语体验游戏,是游戏社区中常见的多语言支持行为。通过这种方式,项目使得非英语母语的用户能够更好地理解和享受游戏内容。Transmod 2项目遵循开源原则,意味着其源代码和资源文件对公众开放,任何人都可以访问、修改和重新分发这些资源,前提是他们遵守开源许可证的规定。 开源软件是一种特殊的软件,其源代码对用户开放,允许用户自由地使用、研究、修改和分发。这种模式鼓励了协作和共享,使得社区成员可以一起改进软件,解决缺陷,甚至开发新的功能。开源软件在众多领域都发挥着重要作用,其中包括游戏行业,它们促进了技术创新并降低了软件开发成本。 在这个具体的案例中,Torchlight 2是由Runic Games开发的一款动作角色扮演游戏,因其出色的视觉风格、游戏机制以及对mod(修改)的支持而受到玩家的喜爱。mod社区的存在使得游戏能够持续发展,不断地有新的内容和玩法被玩家创造出来。Transmod 2项目正是这种社区创造力的体现,它扩展了游戏的可访问性,允许更多语言背景的玩家享受游戏。 文件名称列表中提到的"Transmod_2.mod"文件很可能就是包含了法语翻译数据的模块文件,这是一个专门用于扩展或修改游戏内容的文件格式。而"README.TXT"则是一个文本文件,通常包含有关软件或项目的安装、使用说明以及作者提供的其他重要信息。在开源项目中,readme文件通常会被包含在源代码或资源包中,以便用户能够快速理解项目内容和如何操作。 访问项目博客页面(***)可能会提供更详尽的项目细节,比如安装指南、最新更新日志、已知问题、用户支持论坛链接或如何贡献代码和资源的说明。项目页面是了解Transmod 2项目动态和获取第一手资源的重要渠道。 总的来说,Transmod 2项目不仅为Torchlight 2的玩家社群带来了价值,也展示了开源软件社区的力量和游戏mod文化的活力。它通过提供游戏的法语翻译,打破了语言障碍,让更多玩家能够无障碍地体验游戏,同时也体现了开源理念在实际应用中的优势。"
2019-07-19 上传
去年,谷歌发布了 Google Neural Machine Translation (GNMT),即谷歌神经机器翻译,一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的模型。现在,它已经用于谷歌翻译的产品系统。   虽然消费者感受到的提升并不十分明显,谷歌宣称,GNMT 对翻译质量带来了巨大飞跃。   但谷歌想做的显然不止于此。其在官方博客表示:“由于外部研究人员无法获取训练这些模型的框架,GNMT 的影响力受到了束缚。”   如何把该技术的影响力最大化?答案只有一个——开源。   因而,谷歌于昨晚发布了 tf-seq2seq —— 基于 TensorFlow 的 seq2seq 框架。谷歌表示,它使开发者试验 seq2seq 模型变得更方便,更容易达到一流的效果。另外,tf-seq2seq 的代码库很干净并且模块化,保留了全部的测试覆盖,并把所有功能写入文件。   该框架支持标准 seq2seq 模型的多种配置,比如编码器/解码器的深度、注意力机制(attention mechanism)、RNN 单元类型以及 beam size。这样的多功能性,能帮助研究人员找到最优的超参数,也使它超过了其他框架。详情请参考谷歌论文《Massive Exploration of Neural Machine Translation Architectures》。   上图所示,是一个从中文到英文的 seq2seq 翻译模型。每一个时间步骤,编码器接收一个汉字以及它的上一个状态(黑色箭头),然后生成输出矢量(蓝色箭头)。下一步,解码器一个词一个词地生成英语翻译。在每一个时间步骤,解码器接收上一个字词、上一个状态、所有编码器的加权输出和,以生成下一个英语词汇。雷锋网(公众号:雷锋网)提醒,在谷歌的执行中,他们使用 wordpieces 来处理生僻字词。   据雷锋网了解,除了机器翻译,tf-seq2seq 还能被应用到其他 sequence-to-sequence 任务上;即任何给定输入顺序、需要学习输出顺序的任务。这包括 machine summarization、图像抓取、语音识别、对话建模。谷歌自承,在设计该框架时可以说是十分地仔细,才能维持这个层次的广适性,并提供人性化的教程、预处理数据以及其他的机器翻译功能。   谷歌在博客表示: “我们希望,你会用 tf-seq2seq 来加速(或起步)你的深度学习研究。我们欢迎你对 GitHub 资源库的贡献。有一系列公开的问题需要你的帮助!”   GitHub 地址:https://github.com/google/seq2seq   GitHub 资源库:https://google.github.io/seq2seq/nmt/ 标签:tensorflow  seq2seq  谷歌  机器学习