用以表示在翻译第二个单词时，要分别放多少注意力在前三个单词上。并且前一步翻译的输出也会作为下一步的输入。

自然语言处理是数据科学领域最热门的课题之一。公司在这一领域投入大量资金进行研究。每个人都在努力了解自然语言处理及其应用，并以此为生。

从旧式编程语言（例如COBOL）到现代语言（例如Java或C ++）的代码库迁移是一项艰巨的任务，需要源语言和目标语言方面的专业知识。

论文 1：On Learning Sets of Symmetric Elements

Shan Zhou，携程算法专家，主要负责携程度假AI应用在CPU和GPU平台的性能优化，涉及计算机视觉，自然语言处理，机器翻译和语音处理等多个领域。

只是在过去十年里面，这种计算限制被「淡化」了。人们专注于「算法」优化和「硬件」性能的提升，以及愿意投入更高的「成本」来获得更好的性能。...

近日，MIT却发出警告：深度学习正在接近计算极限，必须转变现有技术「大幅」提高计算效率。

输入或者输出中包含有序列数据的模型叫做序列模型。以循环神经网络RNN为基础建立的序列模型在自然语言处理，语音识别等领域中引起了巨大的变革。以下是一些序列模型的典型应用：...

本文作者 张家俊研究员，中国科学院自动化研究所 2018年腾讯AI Lab犀牛鸟专项研究计划入选学者 机器翻译旨在利用计算机实现自然语言之间的自动翻译，一直是自然语言处理与人工智能领域的重要研究方向，近年来更是取得了突...

Seq2seq模型构成了机器翻译、图像和视频字幕、文本摘要、聊天机器人以及任何你可能想到的包括从一个数据序列到另一个数据序列转换的任务的基础。如果您曾使用过谷歌Translate，或与Siri、Alexa或谷歌Assistant进行过互...