赛博朋克论文模板

这个副教授的论文涉嫌抄袭，对于副教授来说是个很严重的问题，所以被调查处分了。

漏译的原因是什么，如何解决这个问题？这方面有很多工作，下面我就从几个方面去讲一下。我们今年有一篇论文从数据方面去分析。我们发现漏译与词语的熵成正相关关系，这个词的熵越大，漏译的可能性越大。它所对应的目标语言词越多，概率越分散（熵越大），越有可能被漏译。左边的例子，S1对应3种不同的翻译，（s1,t1) (s1,t2) (s1, t3 t4)，它的熵就比较大。我们把所有对应的翻译统一替换为一个特殊词『stoken4s1』，以降低词语翻译的熵值。右边呢是我们提出来的三种方法，去改善翻译结果，包括pre-training, multitask learning, two-pass decoding。大家有兴趣的话，可以去看论文。从实验结果来看，相比Transformer，在中英翻译质量上有显著提高，高熵值词语的漏译比例显著下降。数据稀疏第二个挑战就是数据稀疏。相比于统计机器翻译，这个问题对神经网络翻译而言，更严重。实验表明，神经网络对于数据量更敏感。针对数据稀疏问题，我们提出了一个多任务学习的多语言翻译模型。在进行多语言翻译的时候，源语言共享编码器，在解码端，不同的语言，使用不同的解码器。这样在源语言端就会共享编码器的信息，从而缓解数据稀疏问题。后来，加拿大蒙特利尔大学、Google等在此方向上陆续开展了多个工作。实验表明，我们的方法收敛更快，翻译质量也明显提高。更多细节，请阅读论文。这篇论文是2018年EMNLP上的best paper，提出了一个统一的框架。A)里面蓝色的点和红色的点分别代表两种不同的语言句子。如何通过两种语言的单语数据构建翻译系统呢？首先我要做一个初始化，B）是初始化。首先构建一个词典，把这两种语言之间的词做一下对齐。C）是语言模型，基于单语数据，可以训练语言模型，用来衡量这个语言的流利度。那么D）是什么? D）是一个称作Back Translation的技术，是目前大家常用的一个用于增强数据的方法。用B）初始化后构建的一个词典，就可以从一种语言翻译为另外一种语言，哪怕是先基于词的翻译。然后，用另外一种语言的语言模型去对译文进行衡量。然后把得分高的句子挑出来，再翻译回去，这一过程称作Back Translation，然后再用原来那种语言的语言模型去衡量这个句子好还是不好。这样一轮一轮的迭代，数据就会变得越来越好，系统翻译质量也会越来越好。引入知识第三个挑战就是引入知识，如何将更多丰富的知识引入翻译模型是机器翻译长期面临的挑战。这个例子中，中文句子中『横流』对应到目标语言端是没有翻译出来的，用一个特殊的记号叫UNK（Unknown Word）来标记。那么我们做一个什么样的工作呢？我们引入了几种知识，第一种就是叫短语表或者叫词表。如果发现『横流』这个词没有被翻译出来，我们就去查这个词典，这个词典就作为一个外部知识被引入进来了。同时，那我们还引入了一个语言模型，语言模型去衡量目标语言的这个句子是不是流畅。同时，我们引入一个长度奖励特征去奖励长句子。因为句子越长，可能漏掉的信息就越少。这个工作首次将统计机器翻译中的特征引入神经网络翻译，可以作为引入知识的一个框架。但是目前来说，引入知识还是比较表层的。知识的引入，还需要更多更深入的工作。比如说这个例子， 这个句子是存在歧义的。『中巴』 在没有给上下文的时候，是无法判断『巴』是哪个国家的简称。但是下面的句子，有一个限定，“金砖框架”。这个时候，人们就知道该如何翻译了。但是，机器能不能知道？大家可以去翻译引擎上去验证。因为人是知道中国跟哪些国家是金砖国家，但是机器没有这个知识。怎么把这个知识交给机器去做，这是一个非常挑战的问题。还有一个挑战，是可解释性：神经网络翻译到底是神还是神经？虽然人们可以设计和调整网络结构，去优化系统，提高质量。但是对于该方法还缺乏深入的理解。也有很多工作去试图研究网络内部工作机理。清华大学有一篇文章从注意力的角度去进行研究。比如左边的例子，出现了一个UNK，那个UNK是怎么产生的，它虽然没有被翻译出来，但是出现在正确的位置，占了一个位置。通过Attention对应关系，可以看到这个UNK对应到『债务国』。右边例子是一个重复翻译的现象。神经网络机器翻译除了经常漏翻译之外，还会经常重复翻译。比如说出现了两个“history”。那么通过这个对应关系我们就可以看到，第6个位置上的“history”是重复出现的，它的出现不仅跟第一个位置“美国人”和第二个位置“历史”相关，还跟第5个位置“the”相关。因为产生了一个定冠词“the”，模型认为这个地方应该出现一个“history”，这篇文章对这样的例子进行了大量的分析，并且给出了一些分析结果和解决方案。如需进一步了解，可以看原始论文。还有第五个挑战 ，是机器翻译长期以来面临的挑战，语篇翻译。大部分的翻译系统现在所使用的翻译方法都是基于句子，以句子作为单位，一个句子一个句子的进行翻译。单看这三个句子翻译还可以接受。但是连起来看就觉得生硬不连贯。语篇翻译还有第五个挑战 ，是机器翻译长期以来面临的挑战，语篇翻译。大部分的翻译系统现在所使用的翻译方法都是基于句子，以句子作为单位，一个句子一个句子的进行翻译。单看这三个句子翻译还可以接受。但是连起来看就觉得生硬不连贯。我们的方法输出的结果。可以看到，定冠词、代词的加入提升了句子间的连贯性。我们提出了一个两步解码的方法。在第一轮解码中单独生成每个句子的初步翻译结果，在第二轮解码中利用第一轮翻译的结果进行翻译内容润色，并且提出使用增强式学习模型来奖励模型产生更流畅的译文。这是我们系统输出的一个结果，整体上，流畅度提高了。原文链接：打开CSDN，阅读体验更佳机器翻译技术的瓶颈提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言概述一、机器翻译的瓶颈在哪里？二、是否存在第四代机器翻译？三、自然语言处理的可解释性研究之争四、观众问答环节Q1：如何加入先验知识，引入外部知识或融合专业术语是不是一种途径？Q2：有没有可能现在已经出现了一些能超过 Transformer 的模型，但是这种WMT数据加上 BLEU 值的评测手段不能体现出其优势，未来应该设计怎样的评测手段，从而更好地推动机器翻译的发展？Q3：非常认同张民老师认为「翻译是再创造过程」的观点，其实从规继续访问ACL 2018 | TA-NMT：利用大语种语料，提升小语种神经机器翻译能力编者按：随着神经机器翻译的快速发展，英语、法语等大语种之间的翻译任务已经能够达到良好的翻译效果，而小语种的翻译仍然是一个难题。与大语种丰富的语料数据相比，小语种机器翻译面临的主要挑战是语料的稀疏性问题。为了更好地解决这一问题，微软亚洲研究院自然语言计算组提出了一个呈三角结构的神经机器翻译模...继续访问EMNLP 2019 | 大规模利用单语数据提升神经机器翻译BDTC大会官网：作者 | 吴郦军、夏应策来源 | 微软研究院AI头条（ID:MSRAsia）编者按：目前，目标语言端的无标注单语数据已被广泛应用于在机器翻译任务中。然而，目标语言端的无标注数据一旦使用不当，反而会给模型结果带来负面影响。为了有效利用大规模源语言端和目标语言端的单语数据，微软亚洲研究院在 EMNLP 2019 上发表的论文中，提出一...继续访问腾讯AI Lab涂兆鹏：如何提升神经网络翻译的忠实度 | 附PPT + 视频本文为 1 月 4 日，腾讯 AI Lab 高级研究员——涂兆鹏在第 22 期 PhD Talk 中的直播分享实录。机器翻译是自然语言处理的经典任务之一，涉及到自然语言处理的两个基本问题：语言理解和语言生成。这两个问题的建模直接对应译文的两个评价指标：忠实度（是否表达原文的完整意思）和流利度（译文是否流畅）。近几年来，神经网络机器翻译取得了巨大进展，成为了主流模型。神经网络由于能缓解数据稀疏性及捕继续访问干货 | 关于机器翻译，看这一篇就够了作者简介俞谦，携程度假大数据研发部算法工程师，主要负责机器翻译的研究与应用，目前专注于自然语言处理在垂域下的成熟解决方案。机器翻译技术的发展一直与计算机技术、信息论、语言...继续访问人工神经网络的算法原理,人工神经网络算法实例人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。..继续访问神经翻译笔记5扩展b. 常用的机器翻译技巧文章目录神经翻译笔记5扩展b. 常用的机器翻译技巧组合解码单语数据应用重排序领域适配参考文献 神经翻译笔记5扩展b. 常用的机器翻译技巧 本节介绍提升机器翻译系统效果的常见手段。这些手段有些实际上是深度学习的通用技巧，有些在神经翻译出现后不久就被人提出，经过若干发展沿用至今，有些甚至在统计翻译时代就已出现。无论如何，这些手段独立于模型架构存在，都不仅能够增强模型效果，还展现了顽强的生命力以及良好的通用性 本节参考了Koehn的NMT综述、、三小节的内容，并根据个人喜好作了继续访问从冷战到深度学习，一文看懂机器翻译发展史点击上方“CSDN”，选择“置顶公众号”关键时刻，第一时间送达！CSDN编者友情提示：完成本篇阅读至少需要消耗一周能量，请提前收藏~~~图片来源于网络通常来讲，我打开Google翻译的次数是Facebook的两倍，对我来说即时翻译不再是“赛博朋克”专属的情节，它已经成为我们现实生活的一部分。很难想象，经过一个世纪的努力机器翻译的算法竟得以实现，期间甚至有一半的时间我们都觉察不到这项科技的发展。从搜继续访问机器翻译的局限一、多义性识别上的困难多义性指的是人们交际中所发出的信息在不同的语境下可以表现出多种不同的意义。这是机器翻译要解决的最基本的，也是最难解决的一个问题。如，今天是星期六对丈夫说，可能表示提醒孩子对父母说，可能表示这个孩子想放松，想要出去玩。老板对打工者说，可能表示今天上班算加班。从疲劳过度的学生口中说出来，可能表示今天向睡个懒觉。以上所局还可能有更多的例子，但是单单是这些继续访问神经网络机器翻译技术及应用（上）何中军，百度机器翻译技术负责人。本文根据作者2018年12月在全球架构师峰会上的特邀报告整理而成。 本报告分为以下5个部分： 机器翻译基本原理，介绍机器翻译原理、主要挑战、发展历程，及评价方法 神经网络机器翻译，介绍近年来迅速崛起的神经网络机器翻译 技术挑战，尽管神经网络机器翻译取得一系列较大的进展，但是仍然面临诸多挑战； 典型应用，机器翻译在生产、...继续访问论机器翻译之浅薄翻译 | shawn编辑 | 波波、费棋【AI科技大本营导读】尽管机器翻译明显玩不转备受期待的长篇内容，但我们得承认，在快速获知单词含义层面，它确实为人们提供了一定便利。可奇怪的是，无论媒体报道还是行业中都似乎营造了一种机器翻译马上要取代人类译者的气氛，这给了人们一种快要成了的错觉。有人要揭开盲目乐观的面纱，因《哥德尔、埃舍尔、巴赫》一书而获得普利策奖的美国学者侯世达是其中之一。他以自己亲身体继续访问机器翻译技术现状评述与展望 | 行业观察今天，你AI了没？关注：决策智能与机器学习，每天学点AI干货正文共：2497字7图预计阅读时间：7分

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又准备到双十一了，你是否还缺少一部笔记本电脑？别慌，接下来我推荐几款性价比高的笔记本电脑，朋友们可以根据自己的需求和专业进行参考，然后在双十一搞优惠的时候进行选购。赶紧收藏转发起来！

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在互联网时代，斯沃兹被支持者称为“罗宾汉”。和维基解密的阿桑奇一样，享有绿林好汉般的荣誉。或者说，他们都在用破坏性的方式做对的事情。据起诉书的指控，斯沃兹利用MIT（麻省理工学院）网络，伪造身份，侵入JSTOR论文数据库，总共下载480万篇论文，导致JSTOR一度瘫痪。由于他不断变换IP和MAC地址，躲过封锁，JSTOR无计可施，被迫禁止所有MIT用户访问，长达四天。斯沃兹是怎么想的呢？从他一贯的行为来看，应该是信息自由主义者的逻辑：这些论文本就应该属于公共领域，把属于公众的东西还给公众，不是合情合理的吗？在斯沃兹被捕后的第三天，一个用户名为Greg Maxwell的人，在海盗湾上传了一个BT下载种子，里面包含18,592篇来自JSTOR的论文，共计。这位声援者说，“学术论文本应该允许自由获得，但是大多数论文都被像JSTOR这样的守门员，以高额收费的形式阻止传播。”斯沃兹不仅有程序员和黑客的行动声援，他更有广大的师友们助阵。著名法学家劳伦斯·莱斯格（Lawrence Lessig)和科幻作家科利·多克托罗（Cory Doctorow)是其中的代表。斯沃兹自杀后，莱斯格在其Tumblr主页上写了名为“检察官是施暴者”的文章。这位哈佛法学院的教授，言语中透着严谨和逻辑：“如果政府的指证是真的，那么斯沃兹确实做错了。如果不是法律上的错，至少也是道德上的错。他为之奋斗的事业，也一直是我的奋斗目标。但正如我尊重那些在这一点上不同意我的人一样，这些手段是我不支持的。”莱斯格接着追问，假如政府证实了这个案件，需要作出惩罚。但合适的惩罚是什么呢？他是一个恐怖分子吗？他是一个试图从偷窃的物品获益的破坏者吗？在莱斯格看来，政府一直试图以极端化的方式来为斯沃兹的行为定性。斯沃兹“盗窃”的“资产”价值“数百万美元”。这些措辞意味着他的目标是从犯罪中获利。但是，谁要是认为能够拿一堆学术论文赚钱，他要么就是疯子，要么就是在说谎。科利·多克托罗的文章要感性得多。这位知名科幻作家，在Boingboing网站上发表了长文“安息吧，斯沃兹”。他回忆起最初碰见斯沃兹时，这小子才14岁或15岁，多克托罗把他介绍给法学家莱斯格，斯沃兹开始参与知识共享(Creaive Commons)的技术团队，投身技术自由事业。多克托罗的描述或许更接近斯沃兹的痛苦根源：“他似乎总在寻找导师，而这些导师中几乎没有谁可以满足他心中那不可能达到的目标。这让他痛苦和难受，这也是他往往高调、公开批评他的朋友和老师的根源。因为他的聪明、热心和友善，他也经常被人们原谅……我们都知道，斯沃兹不光对我们非常失望，这也同样反映了他对自己和这个世界的失望。”或者说，我们可以这样理解，斯沃兹愿意用极端手段来完成他认定的理想。而这最终造成了悲剧。多克托罗说，在Reddit卖给《连线》/康泰纳士集团后，斯沃兹变成了一个全职的、不妥协的、不计后果而又让人愉快的捣蛋鬼。2008年，他以一己之力“解放”了20%的美国法律。PACER系统是一个让美国公众查找（公共领域的）法庭记录的系统，每次查询都要付费。斯沃茨编写了一个小程序，从PACER中下载了海量文档，约占整个数据库的20%，将之置入RECAP──这是一些活跃分子搭建的开放数据库，允许用户将自己购买的判例法放入自由/公共领域。这次行动显然是JSTOR事件的前奏。美国联邦政府痛恨此事，FBI开始调查。有一阵子，他似乎要缠上法律官司了，但他最终逃脱，并得意归来。斯沃兹还创立了一个名为Demand Progress的群体，用他的技术嗅觉、金钱和热情去参与公共政策的斗争。科技界抗议“禁止网络盗版法案”（SOPA）的胜利，这个群体发挥了决定性的作用。多克托罗在文中长篇引用了斯沃兹给他的一封信。当时，多克托罗正在为他的著名小说《小兄弟》（Little Brother）书写续集《家园》（Homeland）。斯沃兹以惊人的细节和想象力，为多克托罗的小说贡献了未来科技如何参与政治的场景：新一代的网络工具，让有信念的候选人通过技术击败了由金钱利益集团和掌权者控制的选举游戏。这是《黑客帝国》以及诸多赛博朋克和反乌托邦小说的常见主题。Neo用技术和暴力打破Matrix对真实世界的遮蔽，而斯沃兹则用入侵数据库、将公共物品还给人民，来反抗落伍的版权制度和既得利益。“在斯沃兹身上，政治洞见、技术能力和关于人和事的智慧实现了无与伦比的融合。我想他本可以让美国（世界）政治发生革命，他的遗产仍有可能产生这一作用。”多克托罗对斯沃兹的评价，竟然上升到如此的高度其实，莱斯格和多克托罗的文字透露了一个意思：有一项共同的事业，把他们和斯沃兹联系在一起。这项事业牵扯到知识产权、著作权法和一种新时代的自由理念。知识共享（Creative Commons)是这一自由运动的阶段性成果。传统的著作权中有两种极端，一端是“保留所有权利”（All Rights Reserved），另一端则是“不保留任何权利”（即公共领域）。而知识共享协议，则试图在两者之间的广大灰色地带保有弹性，使得创作者可以“保留部分权利”。在知识共享协议下，创作者可选择署名、非商业性、禁止演绎等多种许可或者不同组合。这样就能既保证作品的传播，也可能保留其他某些权利。知识共享组织在2001年正式运行，莱斯格是创始人之一。而多克托罗则用自己的行动来支持这一理念。他的第一部小说《魔法王国的潦倒》（Down and Out In the Magic Kingdom）于2003年发表，在发布付费图书的同时，也发布了免费的电子版。但这不只是简单的免费，而是依托知识共享的协议，允许读者传播电子版，只要不用来赚钱。后来他又许可了此书的衍生产品。老头们让自己的作品进入版权的灰色地带，以保守和温和的方式促进版权制度的渐变，而年轻的斯沃兹却以激进的方式探路。在2008年的“游击队自由进入宣言（Guerrilla Open Access Manifesto）”中，斯沃兹称，不论信息存储在何处，他们都将义不容辞地“获取信息，建立备份，并同全世界分享……是时候了，（我们）将走出阴影，并按照悠久的民间起义传统，表达对公共文化盗窃的抗议。”他用自己的生命完成了一次激进的革命。[5]