机器翻译

机器学习在自然语言处理中的应用与实践引言自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着机器学习技术的不断发展，NLP领域取得了显著的进展。机器学习为自然语言处理提供了强大的工具，使得计算机能够从大量文本数据中自动学习语言模式和规律。本文将探讨机器学习在自然语言处理中的应用现状、技术原理以及未来的发展趋势。机器学习在自然语言处理中的应用 1. 文本分类文本分类是自然语言处理中的一个经典任务，其目标是将文本分配到预定义的类别中。机器

智模睿脑君

自然语言处理基础第一章自言语言处理基础第二章自然语言处理实践自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）关注的是自然语言与计算机之间的交互。它是人工智能(Artificial Intelligence,AI)和计算语言学的主要分支之一。它提供了计算机和人类之间的无缝交互并使得计算机能够在机器学习的帮助下理解人类语言。

机器翻译与语音识别技术：推动人机交互的新篇章在数字化时代，语言不仅是人类交流的基本工具，也是连接不同文化和国家的桥梁。随着科技的飞速发展，机器翻译与语音识别技术作为语言处理领域的两大核心技术，正逐步改变着人类与计算机之间的交互方式。本文将深入探讨这两种技术的原理、应用以及它们对人工智能发展的深远影响。

終不似少年遊*

词向量与词嵌入目录Word2Vec原理连续词袋模型（CBOW）跳字模型（Skip-Gram）GloveFastText

XUnity.AutoTranslator-Gemini——调用Google的Gemini API，实现Unity游戏中日文文本的自动翻译本项目是一个使用 Flask 框架和 Google Gemini GenAI 模型构建的 Web API 服务，用于将日文unity游戏文本翻译成简体中文。

Edge浏览器翻译|自动翻译设置在 Microsoft Edge 浏览器中使用 Microsoft Translator - Microsoft 支持

机器翻译同样的文本，是从英语翻译成日语更准确还是中文翻译成日语更准确在大多数情况下，从英语翻译成日语会比从中文翻译成日语更准确，原因如下：如果是科技、商业、技术性文章，建议先将中文翻译成英语，再从英语翻译成日语，这样机器翻译的结果会更流畅、准确。如果是文化类文本，可以尝试直接中日翻译，但仍可能需要人工修正以确保自然流畅。

小赖同学啊

深度学习-神经机器翻译模型以下为你介绍使用Python和深度学习框架Keras（基于TensorFlow后端）实现一个简单的神经机器翻译模型的详细步骤和代码示例，该示例主要处理英 - 法翻译任务。

调用腾讯云批量文本翻译API翻译srt字幕上一篇文章介绍了调用百度翻译API翻译日文srt字幕的方法。百度翻译API是get方式调用，参数都放在ur中，每次调用翻译文本长度除了接口限制外，还有url长度限制，而日文字符通过ur转码后会占9个字符长度，其实从这个角度来讲，get方式传参效率确实不高。不过百度翻译API，申请过程简单，免费额度不少，也还是推荐之选。本篇介绍下调用腾讯云服务/机器翻译/批量文本翻译API来翻译字幕，那它跟百度翻译api比有什么不同呢？腾讯文本翻译API采用post方式调用，json格式传输，utf8编码的各种语句可以

Python(十七)excel指定列自动翻译成英文本章主要讲述在excel的指定列后面添加一列，并翻译成英文实际需求：

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洛谷：P1540 [NOIP2010 提高组] 机器翻译NOIP2010 提高组 T1小晨的电脑上安装了一个机器翻译软件，他经常用这个软件来翻译英语文章。这个翻译软件的原理很简单，它只是从头到尾，依次将每个英文单词用对应的中文含义来替换。对于每个英文单词，软件会先在内存中查找这个单词的中文含义，如果内存中有，软件就会用它进行翻译；如果内存中没有，软件就会在外存中的词典内查找，查出单词的中文含义然后翻译，并将这个单词和译义放入内存，以备后续的查找和翻译。

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Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena指令微调后的模型不一定在传统Benchmark上取得更好的结果，类似MMLU和HELM。根据人类爱好对齐后的模型，需要新的评测方法。

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博士僧小星

人工智能|自然语言处理——机器翻译评价指标Bleu和Rouge在机器翻译任务中，BLEU 和 ROUGE 是两个常用的评价指标，BLEU 根据精确率(Precision)衡量翻译的质量，而 ROUGE 根据召回率(Recall)衡量翻译的质量

【论文笔记】A Token-level Contrastive Framework for Sign Language Translation🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

文本生成类（机器翻译）系统评估在机器翻译任务中常用评价指标：BLEU、ROGUE、METEOR、PPL。这些指标的缺点：只能反应模型输出是否类似于测试文本。

大模型翻译能力评测随着自然语言处理技术的飞速发展，机器翻译已经成为一个重要的研究领域。近年来，基于大模型的语言模型在机器翻译任务上取得了显著的进展。这些大模型通常具有数亿甚至数千亿的参数，能够更好地理解和生成自然语言。但是，现在市面上可用的大模型成百上千，每个模型又都有各自的功能特性和适用场景，我们应该如何评估不同模型的翻译效果呢？解决方案可能多种多样，本文尝试采用 WMT 数据集 + BLEU 评分的机制，来相对完善地评估几个大模型的翻译能力。