自然语言处理与机器翻译技术手册
"《自然语言处理和机器翻译手册》由Joseph Olive、Caitlin Christianson和John McCary编辑,是一部详尽阐述自然语言处理和机器翻译技术的专业书籍,旨在服务于DARPA全球自主语言利用项目。该书涵盖了数据获取、语言资源、机器翻译的各个环节,以及语音识别和翻译系统的集成、蒸馏过程、翻译评估与优化等多个主题。" 在自然语言处理领域,该书首先介绍了数据获取和语言资源的重要性。这部分内容包括数据的收集、分布和管理,强调了人类注解和自动注解在构建语言模型中的作用。此外,还讨论了如何利用这些资源来提高机器理解自然语言的能力。 接着,书中深入探讨了机器翻译从文本到文本的过程。这个章节详细阐述了文本预处理(如分词和预处理)、词对齐、翻译模型的建立,以及语言建模在统计机器翻译(SMT)中的应用。此外,还讨论了搜索复杂度、适应性以及数据选择,这些都是提高翻译系统性能的关键要素。系统组合技术的介绍则揭示了如何整合多个翻译引擎以提升整体翻译质量。 在语音处理部分,书中讲解了如何构建和改进语音声学模型,以及如何利用语言模型进行语音识别。特别提到了针对特定语言(如普通话和阿拉伯语)的模型和系统,展示了如何针对不同语言特性定制解决方案。最后,书里探讨了将语音识别与翻译系统整合的方法,这对于实现无缝的跨语言语音通信至关重要。 蒸馏(Distillation)章节关注了如何从大量信息中提取关键内容。这一过程涉及模板基础的查询开发、系统架构和实现,以及技术突破如何增强蒸馏能力。书中还展示了在综合GALE系统中应用蒸馏技术的实例,并讨论了评估蒸馏技术的有效性。 最后一部分是机器翻译的评价和优化。作者强调了自动和半自动测量方法在评估翻译质量中的作用,同时引入了任务和人机交互度量。书中详细定义了GALE机器翻译计量标准的实施和计算,并探讨了如何利用评估结果来优化翻译系统。此外,还讨论了寻找更好的自动机器翻译(MT)指标的策略。 《自然语言处理和机器翻译手册》是一部全面的参考书,提供了自然语言处理和机器翻译领域的深度见解,对于研究人员、工程师和对此感兴趣的学生来说,是一份宝贵的资源。
剩余955页未读,继续阅读
- 粉丝: 2
- 资源: 65
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储