基于词的翻译模型起源于上世纪IBM关于统计机器翻译的原创性工作，教材主要介绍的是IBM Model 1模型。该模型能够从大量句对齐的语料中自动实现词对齐。...

NLP (Natural Langunge Possns,自然语言处理)是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，达到人与计算机之间进行有效通讯。所谓“自然”乃是...

Multi-Granularity Self-Attention for Neural Machine Translation[1]

大多数的生成模型（例如seq2seq模型），生成句子的顺序都是从左向右的，但是这不一定是最优的生成顺序。可能有人要说，反正最终都是生成一个句子，跟生成顺序有啥关系？但是大量实验确实表明了从左向右生成不一定是最好的，比如先生...

伴随着人工智能技术的飞速发展，语音识别、机器翻译等各项科技名词已不是传统意义上被企业家束之高阁的前景应用，更不是研究人员讳莫如深的复杂概念，它们已经伴随着大数据时代的来临走入了寻常人的身边。如今的生活中我们...

这是2015年发表在ICLR上的论文，也是NLP中Attention机制的开山之作，Attention机制是为了解决一般的RNN Encoder-Decoder对长句子表现不佳的问题而设计的。从论文题目中我们可以看到，作者希望通过Attention机制将输入句子i...

你真的了解NLP吗？本文主要是对当前自然语言处理领域的主要研究内容进行了梳理，共包含五个部分：NLP概述、NLP相关技术分类、NLP研究人员分布、NLP的应用、NLP的发展趋势。该篇文章能够帮助刚刚入坑NLP的小伙伴尽快找到自...

最高支持 10 米远距离拾音，可过滤 4 万余种真实噪音；可根据用户语言习惯个性化转写，语音转写准确率达 98%；还能区分不同人声，做重点标记，自动提炼摘要。...

实践中，通过减小模型大小来提高模型训练效率的这种常用做法，实际上与计算效率最佳的训练策略背道而驰。

本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程大纲为：...