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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双语语料库及其对齐技术（1） 语料库 语料库(Corpora)是按照一定的原则组织在一起的真实的自 然语言数据(包括书面语和口语)的集合，主要用于研究自 然语言的规律，特别是统计语言学模型的训练以及相关系 统的评价和评测 语料库语言学 语料库语言学是以语料库为基本知识源来研究自然语言规 律的学科，主要研究内容包括语料库加工的理论、方法和 工具以及基于语料库的知识获取。 单语语料库(Monolingual Corpus)和多语语 料库(Multilingual Corpora)

“AI Challenger全球AI挑战赛”将开放超过1000万条中英文翻译数据、70万个人体动作分析标注数据、30万张图片场景标注和语义描述数据，是国内迄今公开的规模最大的科研数据集。

OpenNMT-py：开源神经机器翻译 OpenNMT-py是项目的版本， 项目是一个开源（MIT）神经机器翻译框架。 它被设计为易于研究的，可以尝试翻译，摘要，形态和许多其他领域的新思想。 一些公司已经证明该代码可以投入生产。 我们喜欢捐款！ 请查看带有标签的问题。 提出问题之前，请确保您已阅读要求和文档示例。 除非有错误，否则请使用或提出问题。 公告-OpenNMT-py 2.0 我们很高兴宣布即将发布OpenNMT-py v2.0。 此版本背后的主要思想是-几乎完整地改造了数据加载管道。 引入了新的“动态”范式，允许对数据进行动态转换。 这具有一些优点，其中包括： 删除或

iwslt14数据集：用于英语和法语之间的机器翻译。

介绍在SDL Trados Studio中使用微软机器翻译引擎Microsoft Translator辅助翻译。