深度学习技术在自动翻译中的进步.pptx

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2025-03-18 发布于黑龙江
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深度学习技术在自动翻译中的进步;目录;01;从基于规则的方法到统计机器翻译，再到深度学习技术的引入。;深度神经网络;;02;;初始阶段;深度学习在NLP中的应用;03;利用语言学规则和词典进行翻译，如直接替换、词序调整等。;半监督与无监督学习;;04;序列到序列模型（Seq2Seq）;注意力机制（AttentionMechanism）;Transformer模型及其变种;05;;;;06;在特定领域或语言对中，难以获取大量高质量的双语数据，导致数据稀疏。;跨模态翻译;将传统语言学规则和深度学习模型相结合，以提高翻译的准确性和可解释性。;在线学习;THANKS