Stanford Phrasal是使用Java编写的基于统计短语的最先进的机器翻译系统。 从本质上讲，它提供了与Moses核心几乎相同的功能。 独特的功能包括：提供易于使用的API来实现新的解码模型功能，使用包含间隙的短语进行翻译的能力（Galley等人，2010年）以及短语表和词法重排模型的条件提取。 由斯坦福大学自然语言处理小组开发的一个团队，由教职人员，博士后，程序员和学生组成，他们共同研究允许计算机处理和理解人类语言的算法。 我们的工作范围从计算语言学的基础研究到人类语言技术的关键应用，涵盖诸如句子理解，自动问题解答，机器翻译，句法分析和标记，情感分析等领域。

European Parliament Proceedings Parallel Corpus 1996-2011 数据集是一个用于统计 机器翻译 的语料库，其中 Europarl 平行语料库来源于欧洲议会的程序，它包括 21 种欧洲语言版本： 罗马语（法语，意大利语，西班牙语，葡萄牙语，罗马尼亚语） 日耳曼语（英语，荷兰语，德语，丹麦语，瑞典语） Slavik（保加利亚语，捷克语，波兰语，斯洛伐克语，斯洛文尼亚语） Finni-Ugric（芬兰语，匈牙利语，爱沙尼亚语） 波罗的海语（拉脱维亚语，立陶宛语） 希腊语 European Parliament Proceedings Parallel Corpus 1996-2011 数据集最初由苏格兰爱丁堡大学信息学院于 2005 年发布，主要发布人为 Philipp Koehn。 该数据集于 2012 年发布第 7 版，相关论文有《Europarl: A Parallel Corpus for Statistical Machine Translation》

THUMT：神经机器翻译的开源工具包 内容 介绍 机器翻译是一种自然语言处理任务，旨在自动使用计算机翻译自然语言。 最近几年见证了端到端神经机器翻译的飞速发展，这已成为实际MT系统中的新主流方法。 THUMT是由开发的用于神经机器翻译的开源工具包。 THUMT的网站是： ://thumt.thunlp.org/。 在线演示 THUMT的在线演示可从。 涉及的语言包括古代汉语，阿拉伯语，中文，英语，法语，德语，印尼语，日语，葡萄牙语，俄语和西班牙语。 实作 THUMT当前具有三个主要实现： ：与开发的新实现。 它实现了Transformer模型（ Transformer ）（ ）。

自然语言处理——刘洋1、判断题（每题1分，共10道）基本都是一些概念，比如汉语是不是曲折语，知识图谱的节点和边表示什么之类的2、选择题（每题2分，共5道）（1）

机器翻译代码实战机器翻译代码实战

这个汉英机器翻译软件来自中科院计算所和北大计算语言所大约于2000年合作完成的汉英机器翻译系统

OpenNMT-py：开源神经机器翻译这是OpenNMT（一种开源（MIT）神经机器翻译系统）的Pytorch端口。 它的设计宗旨是便于研究，以便尝试翻译，摘要，OpenNMT-py中的新思想：开源神经机器翻译这是开源（MIT）神经机器翻译系统OpenNMT的PyTorch端口。 它旨在便于研究，以尝试在翻译，摘要，图像到文本，形态学和许多其他领域中的新思想。 一些公司已经证明该代码已可以投入生产。 我们热爱贡献。 请在“问题”页面上查阅“ Contributions Welcome”标记的帖子。 提出问题之前，请确保您已阅读要求a

OpenNMT: 开源神经机器翻译系统OpenNMT的Pytorch一个移植 OpenNMT-py：开源神经机器翻译 这是 OpenNMT 的 Pytorch 端口，OpenNMT 是一个开源 (MIT) 神经机器翻译系统。 它旨在便于研究，在翻译、摘要、图像到文本、形态学和许多其他领域尝试新想法。 OpenNMT-py 作为一个协作开源项目运行。 它目前由 Sasha Rush（剑桥，马萨诸塞州）、Ben Peters（萨尔布吕肯）和 Janyu Zhan（深圳）维护。 原始代码由 Adam Lerer (NYC) 编写。 代码库接近稳定的 0.1 版本。 如果您想要稳定的代码，我们目前建议分叉。 我们喜欢贡献。 请查阅问题页面以获取任何“欢迎贡献”标记的帖子。 目录 要求 功能快速入门 高级引用要求 pip install -r requirements.txt 功能 实现了以下 OpenNMT 功能： 多层双向 RNN，具有注意力和丢失数据预处理从检查点保存和加载 带有批处理和波束搜索的推理（翻译） 上下文gate 多源和目标 RNN (lstm/gru) 类型

机器翻译学术论⽂论文写作方法和技巧_清华刘洋 224页 论⽂论文写作方法和技巧_精简版_带书签 50页

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