摘要:. 长期以来,人们一直认为人类翻译的质量对于计算机翻译系统来说是无法实现的。. 在这项研究中,我们提出了一个深度学习系统CUBBITT,它挑战了这一
OpenAI刚刚发布的35页论文中,提到了最容易受到LLM影响的职业中译员和笔译员排名第二。 以前机器翻译就是出国旅游时拍拍路标、看看菜谱,现在GPT-4连学术论文里的复杂长难句、专业术语
近日,清华大学计算机系与智能产业研究院的机器翻译研究团队发表了一篇关于神经机器翻译技术的最新综述论文,文章 对神经机器翻译方法进行回顾,并重点介
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首先,团队手工提取 2010 年到 2020 年间 ACL 会议上发表的机器翻译论文的评价方法,搜索题目包含 “MT “或” translation“的论文来确定相关的文章,最终共有
课程内容包括字幕、配音、口译、CAT tools、本地化、语料库和机器翻译,可以说是涵盖了翻译领域的各个方向。这也是我推荐的原因之一。学生可以在不同课程中发掘自己对哪一块更感兴趣,
研究背景:机器翻译对语料中不常出现的命名实体翻译效果不佳。 早期的命名实体翻译主要集中于语音转写,忽视了上下文,受限于领域和语言覆盖 研究方法 :使
ChatGPT的机翻效果与主流商业机器翻译相比如何? 目前为止,已知ChatGPT做得不错的工作有:撰写文案、编写脚本、论文写作、小说创作、代码编程、分析报告、排查系统Bug……ChatGPT各类