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利来国际娱乐平台网址:受邀米其林晚宴美狱警昏倒囚犯越狱营救警方感

文章来源:利来国际娱乐平台网址    发布时间:2018年07月23日 19:39  【字号:      】

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“公子要见你。”阿绾说。

明微点点头:“什么时候?”

“到时候自有安排。”

“嗯。”

阿绾不再多说,明微也不再多问。

“我看哪,这是死不瞑目!活生生被逼死,留下个没出嫁的女儿,明家还没事人一样。”

“不是听说那六老爷被打得半死吗?”

“打得半死就完了?”汉子嗤笑,“什么叫打得半死?也就是养好了,仍然活蹦乱跳,换我我死不瞑目。”

想想这话不吉利,又“呸”了一声,合掌念叨:“大吉大利,大吉大利。”

小贩道:“难道要明六老爷偿命?”想了想,自己都觉得不可能。

明晟进来,看到的便是这样的情形。

棺木上有点乱。

符贴得乱七八糟,血喷得到处都是。

明微一张张地把符揭下,又取了帕子出来,一一将血迹擦去。

“小七!”

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还是……

门被敲了两下,阿绾的声音响起:“公子。”

“咳,进来。”他清咳一声,掩饰自己的尴尬。

阿绾已经点好菜了,这酒楼的师傅动作也快,这么一会儿时间,俱都准备好了,冷盘热菜点心摆了满满一桌。

“公子,这是东宁最好的是桃花酿,您尝尝。”阿绾殷勤地斟酒。

一个关键问题是,词嵌入是在单语数据上训练的,不是针对翻译任务所进行的优化。微软研究者向查询匹配机制添加了一个可训练的变换矩阵(见图 4 左上角的 A),其主要目的是针对翻译任务调整相似度得分。如图 5 所示,从单语嵌入的角度来看,「autumn」、「fall」、「spring」、「toamn」(罗马尼亚语中的秋天)等词非常相似,而对于翻译任务来说,「spring」应该不那么相似。变换矩阵实现了这个目标。

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

图 5: 针对翻译任务调整相似度得分。

当我们朝着通用嵌入表征的目标前进时,编码器具备语言敏感模块是至关重要的,这将有助于对不同的语言结构进行建模。微软的解决方案是用语言专家混合(MoLE)模块给句子级通用编码器进行建模。图 4 在编码器的最后一层之后增加了 MoLE 模块。用门控网络和一组专家网络来调整每个专家的权重。换句话说,训练该模型来学习在翻译低资源语言时从每种语言需要的信息量。MoLE 模块的输出将是这些专家的加权和。

NMT 模型学会了在不同的情况下使用不同的语言。在图 6 中,正方形的颜色越深,任意给定词条的罗马尼亚语和其他语言之间的关联性就越大。很明显,MoLE 在处理低资源语言单词时,在语言专家之间进行了有效的转换。在图的上半部分,该系统更多地利用了希腊语和捷克语的知识,从德语中利用的知识较少,几乎没有利用芬兰语知识。而在图的下半部分,意大利语是相关性更强的语言,被使用得更多。有趣的是,该系统学习到,意大利语和捷克语在翻译罗马尼亚语时都是有用的,前者和罗马尼亚语同属于罗曼语族,而后者不属于罗曼语族,但由于地理上的接近,它和罗马尼亚语有显著的重叠,因而在翻译罗马尼亚语时利用度很高。

图 6:MoLE。

壮仆再次抬起棺盖。

木头沉重的声音响起,合上了。

阴阳先生长出一口气,扬声:“起棺——”

八个壮仆套上麻绳,两人抬一角——

“嘭!”

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一口气包揽6项第一,世界杯前这家中国彩电品牌迎来大爆发

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(责任编辑:陈海杰)

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