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环亚娱乐亚洲最佳投注平台:民进党当局执政两周年劣政多且不自省

文章来源:环亚娱乐亚洲最佳投注平台    发布时间:2018年09月19日 10:22  【字号:      】

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微软提出新型通用神经机器翻译方法,挑战低资源语言翻译问题

使用 ULR 可以为任何语言中的任意词生成统一的嵌入。神经机器翻译系统使用有限的多语言数据和可选的来自低资源语言的少量数据进行训练。给定在训练数据中从未观察到的任何语言中的任意单词,目标是对该单词有合理的表征,以便能够翻译这个单词。微软提出了一种新型多语言嵌入表征方法,来自任何语言的每个词都可被表示为通用空间词嵌入的概率混合。这样,来自不同语言的语义相似的词自然就具有相似的表征。该方法基于嵌入空间上的 Key-Query-Value 表征,详见图 4。

为表述简便,假设这么一个场景,一个使用四种平行语言训练的多语言系统:西班牙语(ES)、法语(FR)、意大利语(IT)和葡萄牙语(PT)。我们希望使用这个系统来翻译罗马尼亚语(RO),它是一种平行数据不足的低资源语言。

研究者对任意给定的罗马尼亚单词(例如「pisicile」)执行查询(query),以从通用嵌入空间中找到类似的单词,如图 3 所示。query 是单语嵌入中的词嵌入;key 是通用嵌入空间中的单词。value 是在通用空间中表征给定单词的加权嵌入。ULR 可以处理在平行训练数据中从未观察到的任意单词的无限多语言词汇表。

图 4:使用 MoLE 和 ULR 的系统架构。

为此不少家长但是下足了功夫了。

(选段出自余承东访谈,由第三方博主整理所以有错字)

当然修改底层是有很大风险的,如果稍有不慎,很可能会导致系统或者应用奔溃,系统无法正常使用。但我们也无法确定华为所谓的“吓人”技术本质上是什么,如果不是这种大刀阔斧的改革,恐怕达不到“非常吓人”的程度吧。

Kerry现在现已是一个孩子的母亲了,她表明在生长的过程中自己的表面十分的“平凡和无聊”,这让她堕入郁闷,直到遭到“芭比娃娃”的启示。




(责任编辑:郜问旋)

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