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

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

  给定一个数据集,数据分析师一般会先观察一下数据集的基本情况,称之为汇总统计或者概要性统计.一般的概要性统计用于概括一系列观测值,包括位置或集中趋势(比如算术平均值.中位数.众数和四分位均值),展型(比如四分位间距.绝对偏差和绝对距离偏差.各阶矩等),统计离差,分布的形状,依赖性等.除此之外,spark.mllib库也提供了一些其他的基本的统计分析工具,包括相关性.分层抽样.假设检验,随机数生成等. 一.概括统计 summary statistics 我们通过统计学中提供的函数colStats

/*先把标题给写了.这样就能经常提醒自己*/ 1. k近邻算法 k临近算法的过程,即对一个新的样本,找到特征空间中与其最近的k个样本,这k个样本多数属于某个类,就把这个新的样本也归为这个类. 算法  输入:训练数据集 其中为样本的特征向量,为实例的类别,i=1,2,…,N:样本特征向量x(新样本): 输出:样本x所属的类y. (1)根据给定的距离度量,在训练集T中找出与x最相邻的k个点,涵盖这k个点的邻域记作: (2)在中根据分类决策规则(如多数表决)决定x的类别y:              

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,

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

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

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

  微信平台自带的统计功能太简单,有时我们需要统计有哪些微信个人用户阅读.分享了微信公众号的手机网页,以及微信个人用户访问手机网页的来源:朋友圈分享访问.好友分享消息访问等.本系统实现了手机网页阅读.分享与来源统计及手机网页在朋友圈的传播路径分析. 本系统使用最传统的三层架构.本文是微统计的第三篇,主要介绍如下内容:   1. 为页面HighCharts画图控件提供数据 2. 接收分享记录信息并保存到数据库 3. 访问记录统计图 4. 阅读统计界面 5. 处理文字请求 前端开发框架使用Boots

我的任务就是项目统计. 1 效益统计 1 教育效益统计表 (教育效益统计表,增,改,查看,查) 2 农牧林效益统计表 (农牧林效益统计表,增,改,查看,查) 3 乡村效益统计表    (乡村效益统计表,增,改,查看,查)     2 地区类别统计 1 分类别统计 1 申报时   (查) 2 审批后 (查) 2 分地区统计 1 申报时   (查) 2 审批后   (查) 这个练习项目的时长为十天. 今天去班上的时候,组员又在讨论表的问题,总觉得有些表的字段应该改改. 自己的进度: 在我的统计任务中

2013-8-20 1.    SQL查询表的行列转换/小计/统计(with  rollup,with cube,pivot解析) 在实际的项目开发中有很多项目都会有报表模块,今天就通过一个小的SQL查询统计来讲解一下实际开发中比较常用的行列转换/小计/统计等报表统计相关的常用知识点. 题目如下: 查询sales 和stores表,得出1993年每个store每季度销售数量及小计和总计,查询出的结果如下 其中sales表的数据结构如下: 其中stores表的数据结构如下: 1.1 普通方法(容易

在开始之前搭建演示环境: USE master GO SET NOCOUNT ON --创建表结构 IF OBJECT_ID(N'ClassA', N'U') IS NOT NULL DROP TABLE ClassA ), CreateDate DATETIME) CREATE INDEX IDX_CreateDate ON ClassA(CreateDate) GO --插入测试数据 DECLARE @ID INT BEGIN INSERT INTO ClassA VALUES(@ID, '

SQL查询表的行列转换/小计/统计(with rollup,with cube,pivot解析) 2013-8-20 1.    SQL查询表的行列转换/小计/统计(with  rollup,with cube,pivot解析) 在实际的项目开发中有很多项目都会有报表模块,今天就通过一个小的SQL查询统计来讲解一下实际开发中比较常用的行列转换/小计/统计等报表统计相关的常用知识点. 题目如下: 查询sales 和stores表,得出1993年每个store每季度销售数量及小计和总计,查询出的结果

1 什么是统计信息     统计信息 描述了 表格或者索引视图中的某些列的值 的分布情况,属于数据库对象.根据统计信息,查询优化器就能评估查询过程中需要读取的行数及结果集情况,同时也能创建高质量的查询计划.有了统计信息,查询优化器可以使用基数估计来选择合理的索引,而不需要耗费更多的IO资源扫描来评估哪个索引合理,能有效提供查询性能.所以,简单的说,统计信息是用来 反应数据在实体表格或者视图中的分布情况. 2 统计信息的内容     可以通过sys.stats查看到统计信息的名字及基于哪一个表格,

接上文:http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/52835958 我想在大地上画满窗子,让所有习惯黑暗的眼睛都习惯光明--顾城<我是一个任性的孩子> 这一节主要介绍一些理论层面的东西,主要针对SQL Server,为后面的做铺垫,如果从实操层面考虑可以跳过,但是我强烈建议还是要找时间看一下这节.本节的内容如下: SQL Server统计信息 列级统计信息 统计信息与执行计划 统计信息与内存分配 开销预估模型 SQL Server统计信息

在日常文章数据统计的过程中,纯手动方式已经难以应付,于是乎,逐步开始了程序介入方式进行统计. 在上一节中,探索利用 csv 文件格式进行文章数据统计,本来以为能够应付一阵子,没想到仅仅一天我就放弃了. 原因还不是因为我懒,需要复制文章内容,然后整理成特定的 csv 格式,最后利用已编写的 java 工具类进行统计. 在这三步操作中,第一步复制文章内容最简单,第二步整理文章格式最麻烦,第三步编写 csv 工具类最技术. 因此,能不能再简单点?懒癌晚期,必须继续寻求新的解决方案. 关于如何利用 cs

以下是关于小说的中文词频统计 这里有三个文件,分别为novel.txt.punctuation.txt.meaningless.txt. 这三个是小说文本.特殊符号和无意义词 Python代码统计词频如下: import jieba # jieba中文分词库 # 从文件读入小说 with open('novel.txt', 'r', encoding='UTF-8') as novelFile: novel = novelFile.read() # 将小说中的特殊符号过滤 with open('