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机器翻译60天修炼专栏介绍和目录

文章目录

    • 第一章:机器翻译基础认知与语言学铺垫
    • 第二章:经典机器翻译模型(统计机器翻译)
    • 第三章:神经网络基础与词向量技术
    • 第四章:神经机器翻译(NMT)基础架构
    • 第五章:NMT模型进阶与训练实践
    • 第六章:预训练模型与机器翻译应用
    • 第七章:研究前沿与综合项目

导论:学习路径规划:从零基础到精通机器翻译的核心知识

第一章:机器翻译基础认知与语言学铺垫

第1天:机器翻译入门:定义、发展简史与核心价值
第2天:机器翻译的分类:规则式、统计式、神经式MT的核心区别
第3天:机器翻译中的语言学基础详解(包括包括语法、句法和语义学等)
第4天: 翻译的本质:人工翻译vs机器翻译的核心差异与互补性
第5天:机器翻译的评价标准:BLEU、ROUGE等指标说明及代码实现
第6天:机器翻译的局限性:歧义、文化差异、专业术语翻译难题
第7天:机器翻译:最好掌握的的数学基础详解

第二章:经典机器翻译模型(统计机器翻译)

第8天:统计机器翻译(SMT)介绍和实现:英文到中文翻译
第9天: 机器翻译:语料库的定义与获取,及语料预处理
第10天:词对齐技术:IBM Model 1-5原理与实践,和python完整代码实现
第11天:语言模型(LM):n-gram模型原理与困惑度(Perplexity)计算详解
第12天:翻译模型(TM):基于短语的统计翻译模型构建
第13天:解码算法:维特比算法(Viterbi)在SMT中的应用
第14天:Moses工具的配置和小语种平行语料训练SMT完整实现

第三章:神经网络基础与词向量技术

第15天: 一文搞懂神经网络,及在机器翻译中的应用
第16天:反向传播算法:神经网络训练的核心原理及python实现
第17天:优化器:SGD、Adam、RMSprop等优化算法对比与机器翻译应用
第18天:正则化技术详解:防止过拟合的有效方法
第19天:词向量基础:从独热编码到分布式表示的演进
第20天:FastText算法详解与Python的完整实现
第21天:Word2Vec模型:CBOW与Skip-gram原理及训练实践
第22天:GloVe词向量:原理详解及用python进行训练和应用GloVe
第23天:词向量可视化:用TensorBoard或PCA探索词向量空间
第24天:实战:使用Gensim训练中英文词向量模型及可视化

第四章:神经机器翻译(NMT)基础架构

第25天:神经机器翻译(NMT)框架:编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构
第26天:RNN与LSTM:循环神经网络在机器翻译中的应用
第27天:GRU模型:门控循环单元的原理与优势及Python实现
第28天:机器翻译:一文掌握注意力机制(Attention),为什么它是机器翻译的核心?
第29天:机器翻译:Bahdanau注意力和Luong注意力详解
第30天:一文掌握序列到序列(Seq2Seq)模型(包括手写Seq2Seq模型)
第31天:束搜索(Beam Search):提升解码器生成质量的解码策略及对应python案例
第32天:基于神经机器翻译(NMT)实现:英文到中文翻译

第五章:NMT模型进阶与训练实践

第33天:Transformer模型架构:自注意力机制与多头注意力
第34天:位置编码(Positional Encoding):为序列注入位置信息的方法
第35天:Transformer的编码器与解码器模块深度解析及python实现完整案例
第36天:一文掌握BERT模型及在机器翻译中的应用
第37天:机器翻译:学习率调度详解
第38天:机器翻译:回译与低资源优化详解
第39天:如何解决机器翻译的“幻觉“问题(Hallucination)?

第六章:预训练模型与机器翻译应用

第40天:预训练模型在机器翻译中的应用:迁移学习的优势详解
第41天:机器翻译:Hugging Face库详解
第42天: 机器翻译:模型微调(Fine-tuning)与调优详解
第43天:低资源语言翻译:数据增强与跨语言迁移学习策略
第44天:模型训练监控:TensorBoard与Weights & Biases (W&B) 使用详解
第45天:容器化部署:用Docker封装机器翻译模型与服务详解
第46天:一文掌握讯飞星火认知模型翻译,及python实现
第47天:一文掌握DeepL机器翻译详解,以及用python调用的4种方式
第48天:一文掌握Bard机器翻译,以及用python调用的4种方式(现已升级为 Gemini)
第49天:一文搞懂T5机器翻译原理,及对应的2个案例
第50天:一文搞懂google机器翻译原理,及对应的3个详细案例
第51天:一文搞懂meta机器翻译原理,及对应的4个案例
第52天:百度翻译详解:包括PaddleNLP、百度AI开放平台、接口逆向
第53天:使用GPT机器翻译详解,及对应实现翻译的3个案例
第54天:跨语言模型中的翻译任务:XLM-RoBERTa在翻译任务中的应用
第55天:使用 Marian 进行机器翻译详解及对应案例
第56天:基于MarianMT模型实现机器翻译:英文到中文
第57天:使用Python将中文语音翻译成英语音频
第58天:将英文PDF文件完整地翻译成中文的4类方式

第七章:研究前沿与综合项目

第59天:机器翻译论文阅读方法:顶会(ACL、EMNLP)论文解析技巧
第60天:最新研究进展:2023-2025年神经机器翻译突破性成果

http://www.dtcms.com/a/338946.html

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