“第三十章 机器翻译”版本间的差异

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==教学资料==
 
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*[[教学参考-30|教学参考]]
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* [[教学参考-30|教学参考]]
*[http://aigraph.cslt.org/courses/30/course-30.pptx 课件]
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* [http://aigraph.cslt.org/courses/30/course-30.pptx 课件]
*小清爱提问:机器翻译的原理是什么 [https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0NjIzMzI2MQ==&mid=2247486876&idx=1&sn=0d6e8f15b49d54a91c6054cba94e5542&chksm=c308075ef47f8e48555507603607f861cfec4dad1b24698ea4658a98cd844dcea0615be871c9&scene=178#rd]
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* 小清爱提问:机器翻译的原理是什么 [https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0NjIzMzI2MQ==&mid=2247486876&idx=1&sn=0d6e8f15b49d54a91c6054cba94e5542&chksm=c308075ef47f8e48555507603607f861cfec4dad1b24698ea4658a98cd844dcea0615be871c9&scene=178#rd]
  
 
==扩展阅读==
 
==扩展阅读==
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* 维基百科:沃伦·韦弗 [http://aigraph.cslt.org/courses/30/沃倫·韋弗.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/30/Warren_Weaver.pdf]
 
* 维基百科:沃伦·韦弗 [http://aigraph.cslt.org/courses/30/沃倫·韋弗.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/30/Warren_Weaver.pdf]
 
* 维基百科:机器翻译 [http://aigraph.cslt.org/courses/30/机器翻译.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/30/Machine_translation.pdf]
 
* 维基百科:机器翻译 [http://aigraph.cslt.org/courses/30/机器翻译.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/30/Machine_translation.pdf]
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* 百度百科:机器翻译 [https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E7%BF%BB%E8%AF%91/411793]
  
  
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* OpenNMT [https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py]
 
* OpenNMT [https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py]
* Tutorial from  Luong, Cho and Manning [https://sites.google.com/site/acl16nmt/][https://github.com/tensorflow/nmt]
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* Tutorial from  Luong, Cho and Manning [*][https://sites.google.com/site/acl16nmt/][https://github.com/tensorflow/nmt]
  
 
==高级读者==
 
==高级读者==

2023年8月13日 (日) 02:19的最后版本

教学资料

扩展阅读

  • AI100问:机器翻译的原理什么 [2]
  • 机器翻译新突破,微软中英新闻翻译达人类水平 [3]
  • 百度百科:巴别塔 [4]
  • 维基百科:沃伦·韦弗 [5][6]
  • 维基百科:机器翻译 [7][8]
  • 百度百科:机器翻译 [9]


视频展示

  • History of translation [10]
  • 一分钟了解机器翻译 [11]
  • How Machine learning works [12]
  • Huma Machine learning works [13]

演示链接

开发者资源

  • OpenNMT [15]
  • Tutorial from Luong, Cho and Manning [*][16][17]

高级读者

  • 王东,利节,许莎, 《人工智能》第四章,理解你的语言 [18]
  • Neural Machine Translation and Sequence-to-sequence Models: A Tutorial [19]