Neural Machine Translation
2020-ж. июн. · Cambridge University Press
Электрондук китеп
410
Барактар
reportРейтинг жана сын-пикирлер текшерилген жок Кеңири маалымат
Учкай маалымат
Deep learning is revolutionizing how machine translation systems are built today. This book introduces the challenge of machine translation and evaluation - including historical, linguistic, and applied context -- then develops the core deep learning methods used for natural language applications. Code examples in Python give readers a hands-on blueprint for understanding and implementing their own machine translation systems. The book also provides extensive coverage of machine learning tricks, issues involved in handling various forms of data, model enhancements, and current challenges and methods for analysis and visualization. Summaries of the current research in the field make this a state-of-the-art textbook for undergraduate and graduate classes, as well as an essential reference for researchers and developers interested in other applications of neural methods in the broader field of human language processing.
Автор жөнүндө
Philipp Koehn is a leading researcher in the field of machine translation and Professor of Computer Science at Johns Hopkins University. In 2010 he authored the textbook Statistical Machine Translation (Cambridge). He received the Award of Honor from the International Association for Machine Translation and was one of three finalists for the European Inventor Award of the European Patent Office in 2013. Professor Koehn also works actively in industry as Chief Scientist for Omniscien Technology and as a consultant for Facebook.
Бул электрондук китепти баалаңыз
Оюңуз менен бөлүшүп коюңуз.
Окуу маалыматы
Смартфондор жана планшеттер
Android жана iPad/iPhone үчүн Google Play Китептер колдонмосун орнотуңуз. Ал автоматтык түрдө аккаунтуңуз менен шайкештелип, кайда болбоңуз, онлайнда же оффлайнда окуу мүмкүнчүлүгүн берет.
Ноутбуктар жана компьютерлер
Google Play'ден сатылып алынган аудиокитептерди компьютериңиздин веб браузеринен уга аласыз.
eReaders жана башка түзмөктөр
Kobo eReaders сыяктуу электрондук сыя түзмөктөрүнөн окуу үчүн, файлды жүктөп алып, аны түзмөгүңүзгө өткөрүшүңүз керек. Файлдарды колдоого алынган eReaders'ке өткөрүү үчүн Жардам борборунун нускамаларын аткарыңыз.
