NMT - fast-align

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文章标签： fast-align 机器翻译 词对齐 对齐
于 2023-03-02 19:07:53 首次发布
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本文介绍了 fast-align，一个简洁快速的无监督词对齐工具。内容包括如何安装编译 fast-align，如何准备平行句对数据，以及如何执行 fast_align 命令进行词对齐操作。

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自然语言处理之机器翻译：Phrase-Based Machine Translation(PBMT)：短语翻译模型
zhubeibei168的博客
04-13 983
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究如何处理和运用自然语言；自然语言认知则是指让计算机“懂”人类的语言。NLP建立于20世纪50年代，随着计算机技术的飞速发展，NLP技术在信息检索、文本挖掘、自动文摘、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别、语音合成等众多领域得到了广泛的应用。
自然语言处理之机器翻译：Phrase-Based Machine Translation(PBMT)：短语抽取技术
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zhubeibei168的博客
04-13 588
短语基于机器翻译(PBMT)是一种统计机器翻译方法，它通过分析平行语料库中的短语对，构建翻译模型。PBMT的核心在于短语抽取技术，即从平行语料中自动识别和抽取短语对，用于构建翻译模型。与基于词的翻译模型相比，PBMT能够更好地处理词序变化和多词表达的翻译，从而提高翻译的流畅性和准确性。短语抽取技术是PBMT的核心，它通过词对齐、短语识别和短语评分等步骤，从平行语料中自动抽取短语对，用于构建翻译模型。通过上述示例，我们可以看到短语抽取技术的基本实现过程。
快速对齐（fast_align）开源项目指南及常见问题解答
gitblog_01113的博客
11-06 337
快速对齐（fast_align）开源项目指南及常见问题解答 fast_align Simple, fast unsupervised word aligner 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirror...
ist的matlab代码-fast_align:简单，快速的无监督字对齐器
05-26
ist的matlab代码fast_align fast_align是一个简单，快速，无监督的字fast_align器。 如果您使用此软件，请引用： ， ， 和 。 （2013）。 。 在过程中。 NAACL的。 此存储库中的源代码是根据的条款提供的。 输入格式 必须fast_align输入进行标记化，并将其对齐为平行的句子。 每行是源语言句子及其目标语言翻译，由带有前导和尾随空格（ ||| ）的三重管道符号分隔。 3句德语-英语平行语料库的示例是： doch jetzt ist der Held gefallen . ||| but now the hero has fallen . neue Modelle werden erprobt . ||| new models are being tested . doch fehlen uns neue Ressourcen . ||| but we lack new resources . 编译和使用fast_align 构建fast_align需要现代的C ++编译器和构建系统。 此外，可以使用以下库来获得更好的性能 OpenMP（某
推荐开源项目：快速词对齐工具——fast_align
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05-10 396
推荐开源项目：快速词对齐工具——fast_align fast_alignSimple, fast unsupervised word aligner项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast_align 项目介绍 fast_align 是一个高效、简单的无监督词对齐工具。它基于 Chris Dyer、Victor Chahuneau 和 Noah A...
fast_align工具包的使用
啊噗啊噗
01-09 7538
fast_align是一个优秀的快速词对齐工具包，在GitHub上有详细的介绍 https://github.com/clab/fast_align   注意：使用前必须先进行分词，特别是汉语语料。否则没有实际意义 需要注意的是，这里对文件的格式有一定要求，每行是源语言句子及其目标语言翻译，由带有前导和尾随空格（|||）的三重管道符号分隔。例如3句德语 - 英语平行语料库是： doch...
快速词对齐工具 —— fast_align 安装与使用指南
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快速对齐：一款简洁高效的无监督词对齐工具
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08-13 547
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自然语言处理之机器翻译：Phrase-Based Machine Translation (PBMT)：对齐与平行语料库
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04-13 919
统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）是一种基于统计模型的机器翻译方法，它通过分析大量的平行语料库来学习源语言和目标语言之间的翻译规则。SMT的核心是概率模型，它试图找到最可能的翻译结果，即在给定源语言句子的情况下，目标语言句子的概率最大。基于短语的机器翻译（Phrase-Based Machine Translation, PBMT）是SMT的一种改进，它不仅考虑单词级别的对齐，还考虑短语级别的对齐。
神经机器翻译中的模型集成：经验之谈
qq_42734797的博客
08-27 889
背景 集成学习是一种联合多个学习器进行协同决策的机器学习方法，通过整合多个学习器的决策结果可以有效减小预测结果的方差与偏置，显著提升模型的泛化能力，达到比单学习器更好的效果。对于神经机器翻译中的集成学习，实验室李北师兄的论文《On Ensemble Learning of Neural Machine Translation》针对NMT中的模型集成进行了大量的实验对比。本人也在不同规模的数据集上进行了尝试，将经验总结如下。 1 NMT中的模型集成方法 在模型层面，有模型参数平均和预测结果融合两种方法，两种方
matlab中存档算法代码-fastAlign:快速进行蛋白质-蛋白质相互作用网络全局比对的方法
05-23
matlab中存档算法代码该目录包含所用程序的源代码。 例子/ 一个带有mat3_greedy运行示例的目录； 只需运行example.m。 所需的数据文件和脚本分别包含在data /和code /中。 请注意，我们的大部分实验还解析了iso_greedy，iso_hungarian和mat3_auction输出，将结果保存在所提供数据集档案的不同文件夹中的文件中，并遍历所有网络对； 有关此类示例，请参见matlab / bio.m。 Matlab的/ 本文数值计算中使用的MATLAB文件。 来自netalign项目的其他代码可以包含在搜索路径中。 对于IsoRank计算，使用本机二进制文件。 还要查看其文档部分。 MAT3_rank.m给定两个输入网络的邻接矩阵，alpha，迭代次数和首选项矩阵，计算相似性矩阵。 greedy_match.m给定一对输入网络的相似矩阵，计算匹配矩阵M（如果节点i与节点j匹配，则M_ij = 1）。 align.m还根据给定的两个邻接矩阵和匹配度来计算两个网络的对准图。 bio_components.m在一对输入网络的对齐图中计算并输出（强连接）组件。
fast_align工具包使用踩坑记录
啊噗啊噗
01-10 3267
一个小小的任务用了两天时间，踩了无数坑，记录下来以作警示： 1、任务： 构建双语词典，用于对新语料的质量进行评分 2、思路： 由已有的质量较高的语料构建双语词典，在新的语料上计算每句翻译对应成功的概率，有一个阈值，得分较低的语料认为质量差 3、流程： 对已有的较高质量语料进行预处理-->双语语料进行合并-->利用fast_align工具进行对齐-->构建字典 4、遇...
fast_align 项目推荐
gitblog_01109的博客
11-06 274
fast_align 项目推荐 fast_align Simple, fast unsupervised word aligner 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast_alig...
fast_align 开源项目使用教程
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08-13 364
fast_align 开源项目使用教程 fast_alignSimple, fast unsupervised word aligner项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast_align 1. 项目的目录结构及介绍 fast_align 是一个高效、简单的无监督词对齐工具，其 GitHub 仓库的目录结构如下： fast_align/ ├── cm...
词对齐任务：依附于机器翻译
Yonggie的博客
06-24 1181
词对齐任务分为三大实现方式，详情见之前博客说道机翻显然就想到transformer，其encoder-decoder结构其实即便是在使用了lstm等模型上也是这样的，依附在NMT的word alignment任务就可以直接使用seq2seq的输出对输入的词attention（动图https://www.bilibili.com/video/BV1J441137V6，36:00）来表征word alignment。这个是很intuitive的方法，我不使用任何模型，直接用概率统计的方法，算出两词间的互信息值，
词对齐任务实现方式概述
Yonggie的博客
06-10 1250
是什么 在machine translation中的词对齐问题。算是机器翻译的子衍生问题吧，感觉应用面不是很广。一篇文文献里的自述：Word Alignment is the task of finding the correspondence between source and target words in a pair of sentences that are translations of each other. 一般这种对应关系会被表示成这样子的相关矩阵，谁分数高就表示谁与谁对齐，我就把他叫
词对齐工具
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05-20 754
1. fast_alisgn工具： https://github.com/clab/fast_align 2.
FAST算法解析
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11-20 1万+
一、FAST特征点     在像素点的周围邻域内有足够多的像素点与该点处于不同的灰度区域。在灰度图像中，也就是有足够多的像素点的灰度值大于该点的灰度值或者小于该点的灰度值。 通常选取以像素点为中心的半径为3的离散化的Bresenham元形区域。     在OpenCV中，当patternSize为16时，用以下数组表示这16个点相对于圆心的坐标：   static const int 
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