|Chen Daxin
"AI Technology Review" presenta hoy el nuevo libro del equipo de Zhu Jingbo: "Traducción automática: modelado estadístico y métodos de aprendizaje profundo (segunda edición)": artículos básicos.
Este libro revisa exhaustivamente el desarrollo tecnológico de la traducción automática en los últimos 30 años. Centrándose en el tema del modelado de traducción automática, este libro presenta de manera integral los métodos técnicos de la traducción automática.
Introducción del autor:
Pintura
Nota: Zhu Jingbo (izquierda) y Xiao Tong (derecha)
Zhu Jingbo, profesor, Fundador y presidente de Xiaoniu Translation, profesor y supervisor doctoral del Departamento de Inteligencia Artificial de la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Northeastern.
Xiao Tong, profesor asociado, director ejecutivo de Maverick Translation, subdirector del Laboratorio de Procesamiento del Lenguaje Natural de la Universidad Northeastern.
En sus escritos, los dos gigantes académicos se esfuerzan por utilizar un lenguaje sencillo y ejemplos concisos para explicar el modelo básico de la traducción automática y explorar las fronteras tecnológicas relacionadas. También implicará mucha experiencia práctica, incluidos muchos detalles del desarrollo de sistemas de traducción automática.
Desde esta perspectiva, este libro no es solo un libro teórico, sino que también combina la aplicación de la traducción automática, brindando a los lectores muchas ideas específicas para la implementación de la tecnología de traducción automática.
Este libro tiene una versión PDF, que se puede descargar y leer en línea de forma gratuita: mtbook/index.html
Cabe mencionar que el código de este libro también es de código abierto. : NiuTrans/MTBook.
Este libro está escrito en TEX, con un diseño excelente y hermosas ilustraciones. Se lee como la seda y tiene una experiencia excelente que hace que la gente no pueda dejarlo.
Las siguientes dos páginas de ilustraciones se seleccionan al azar:
Más ilustraciones:
Este libro está dividido en cuatro partes, cada parte consta de una composición de varios capítulos. El orden de cada capítulo se refiere al orden cronológico del desarrollo de la tecnología de traducción automática y tiene en cuenta la lógica interna del sistema de conocimiento de traducción automática.
Las principales relaciones entre cada parte son las siguientes:
La primera parte son los conocimientos básicos de este libro, incluido el modelado estadístico, el análisis del lenguaje, la evaluación de la traducción automática, etc.
Después de presentar la historia y la situación actual de la traducción automática en el Capítulo 1, el Capítulo 2 explica la idea del modelado estadístico a través de la tarea de modelado del lenguaje. Esta parte también servirá como base para la traducción automática posterior. Modelos y métodos.
El Capítulo 3 se centra en los métodos de análisis léxico y sintáctico involucrados en la traducción automática, con el objetivo de allanar el camino para el uso posterior de conceptos relacionados y demostrar aún más la aplicación de ideas de modelado estadístico en temas relacionados. El Capítulo 4 es relativamente independiente e introduce sistemáticamente el método de evaluación de los resultados de la traducción automática, que también es el conocimiento preparatorio necesario para el modelado de traducción automática y el diseño de sistemas.
La segunda parte presenta principalmente el modelo básico de traducción automática estadística. El Capítulo 5 es la base de todo el modelado de traducción automática.
El capítulo 6 presenta con más detalle los conceptos de distorsión y tasa de salida, y proporciona modelos de traducción relacionados, que se cubrirán en capítulos posteriores. Los capítulos 7 y 8 presentan modelos basados en frases y sintaxis, respectivamente. Todos ellos son modelos clásicos de traducción automática estadística y sus ideas también constituyen la parte más esencial del proceso de crecimiento de la traducción automática.
La tercera parte presenta principalmente el modelo de traducción automática neuronal, que también es un tema candente en la investigación de la traducción automática en los últimos años.
El Capítulo 9 presenta el conocimiento básico de las redes neuronales y el aprendizaje profundo para garantizar la integridad del sistema de conocimiento de este libro. Al mismo tiempo, el Capítulo 9 también presenta el modelo de lenguaje basado en redes neuronales, cuyas ideas de modelado se utilizan ampliamente en la traducción automática neuronal.
Los capítulos 10, 11 y 12 presentan respectivamente los tres modelos clásicos de traducción automática neuronal, en el orden cronológico de los modelos propuestos, desde el modelo inicial basado en red en anillo hasta el último modelo. ¿Esto también afecta al codificador? Se introducen métodos y tecnologías clásicos, como el marco decodificador y el mecanismo de atención.
La cuarta parte analizará más a fondo la tecnología de vanguardia de la traducción automática, principalmente la traducción automática neuronal. Esta parte se está escribiendo actualmente y pronto estará disponible para los lectores.
Catálogo de libros:
Más catálogos:
Este libro se puede utilizar para estudiantes universitarios y de posgrado con especialización en informática, así como en el campo de la procesamiento del lenguaje natural. Especialmente una referencia para los investigadores en el campo de la traducción automática. Además, el tema de cada capítulo de este libro es muy claro y el contenido está relativamente concentrado. Por lo tanto, los lectores también pueden utilizar cada capítulo como material de estudio para un tema específico.
Este libro es un curso que tiene como objetivo introducir sistemáticamente modelos estadísticos y métodos de aprendizaje profundo para la traducción automática. Su contenido se ha compilado en un libro, que puede ser utilizado por estudiantes de pregrado y posgrado con especialización en ciencias de la computación, y también puede usarse como referencia para investigadores relacionados con el procesamiento del lenguaje natural, especialmente la traducción automática.
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