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Published 20 hours ago • verified publisher icon Mleader2

请问这个和机器翻译的差别在哪里呢？

Open dongrixinyu opened this issue 4 years ago • 3 comments

dongrixinyu avatar Oct 22 '20 07:10 dongrixinyu

机器翻译有很多方法和模型,最常见的是Seq2Seq+attention的模型,是一个先编码后解码的过程. 本方法借鉴序列标注的思路,从文献的实验结果看具有训练和推理速度快, 对语料规模要求低等优点.就是在大语料上不比Seq2Seq+attention模型差,在小规模语料上优势显著.

Mleader2 avatar Oct 26 '20 04:10 Mleader2

机器翻译有很多方法和模型,最常见的是Seq2Seq+attention的模型,是一个先编码后解码的过程. 本方法借鉴序列标注的思路,从文献的实验结果看具有训练和推理速度快, 对语料规模要求低等优点.就是在大语料上不比Seq2Seq+attention模型差,在小规模语料上优势显著.

我想问的是，这种方式转换的句子，表述已经不一样了，还可以保持分类标签的有效性嘛？是不是对某些情况是不适用的

dongrixinyu avatar Oct 26 '20 08:10 dongrixinyu

这次明白你的意思了.这个方法要求输入和输出比较接近,例如摘要或文本复述这种任务,确实不能直接用于文本翻译.如果想试着用于文本翻译,可以考虑使用一些中英文之间词汇的对应关系,对source进行一个映射,然后再作为这个模型的输入,改写为语法合理,表述通顺的翻译结果. notice:个人脑洞,未必合适哈!欢迎讨论

Mleader2 avatar Oct 30 '20 09:10 Mleader2