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當自然語言處理遇上深度學習 系列

晚餐沒有頭緒?召喚一下Google Assistant馬上獲得靈感。疫情期間宅在家上Netflix追劇,平台總能掌握自己的喜好推薦新的影集。寫畢業論文卻苦於自己的菜英文,Grammarly還能幫你檢查文法和甚至建議你更道地的用詞,讓指導教授對你的文章嘖嘖稱奇。得力於蓬勃發展的深度學習演算法,自然語言處理使得我們的生活充滿便利。本系列前半部分將介紹自然語言處理的基本流程與重要技術,後半部分則著重在神經機器翻譯(neural machine translation)系統的開發實務。接下來的30天,我會按照上述脈絡整理我所學習的重點,盡量以淺顯易懂的方式呈現給大家。
  
  

鐵人鍊成 | 共 33 篇文章 | 28 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文

[神經機器翻譯理論與實作] 從頭建立英中文翻譯器 (V)

前言 今天繼續訓練階段中的模型評估。 翻譯器建立實作 模型評估 給定一個資料集(英、中文平行語句),為了 LSTM seq2seq 模型在該資料集上的翻譯能力表...

2021-10-09 ‧ 由 Friedrich1942 分享

[神經機器翻譯理論與實作] 從頭建立英中文翻譯器 (VI)

前言 今天接著完成翻譯任務實作的第二階段-模型推論。 翻譯器建立實作 重新評估翻譯模型 上次由於輸入特徵 X 以及原始句對並非一一對應,造成了 BLEU 分數低...

2021-10-10 ‧ 由 Friedrich1942 分享

總結與未來展望

寫在完賽之後 參賽動機與心得 在約莫兩個月前與碩班的學長 Richard 的聊天當中,他邀請我參加這項比賽。本以為他是來找我加入團體參賽的,他卻早就找好隊伍,於...

2021-10-11 ‧ 由 Friedrich1942 分享