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Toy-MT-Introduction
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单韦乔
Toy-MT-Introduction
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bda9e5b6
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bda9e5b6
authored
Feb 25, 2020
by
姜雨帆
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-3
Section07-Making-A-Strong-NMT-System/section07.tex
+146
-3
没有找到文件。
Section07-Making-A-Strong-NMT-System/section07.tex
查看文件 @
bda9e5b6
...
...
@@ -134,13 +134,156 @@
\section
{
神经机器翻译并不简单
}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section
{
常用技术
}
%%% 影响神经机器翻译性能的因素
\begin{frame}
{
神经机器翻译并不简单
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section
{
进一步提升性能
}
%%% 影响神经机器翻译性能的因素
\begin{frame}
{
数据、模型
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section
{
其它问题
}
%%% 搭建神经机器翻译系统的流程
\begin{frame}
{
NMT搭建流程
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 架构选择
\begin{frame}
{
RNN、Transformer
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 本章的核心问题
\begin{frame}
{
核心问题
}
\vspace
{
6em
}
\begin{tcolorbox}
[enhanced,size=normal,left=2mm,right=1mm,colback=blue!5!white,colframe=blue!75!black,drop fuzzy shadow]
{
\LARGE
\textbf
{
如何搭建一个可以进行实战的
}
\\
\\
\textbf
{
神经机器翻译系统?
}
}
\end{tcolorbox}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 本章的内容
\begin{frame}
{
Outline
}
\begin{tcolorbox}
[enhanced,size=normal,left=2mm,right=1mm,colback=red!5!white,colframe=red!75!black,drop fuzzy shadow]
{
\normalsize
\textbf
{
基础技术
}
\vspace
{
-0.2em
}
\\
\small
{
1. 数据处理
}
\vspace
{
-0.2em
}
\\
\small
{
2. 翻译单元切分
}
\vspace
{
-0.2em
}
\\
\small
{
3. 正则化
}
\vspace
{
-0.2em
}
\\
\small
{
4. 多模型集成
}
\vspace
{
-0.2em
}
\\
\small
{
5. 自左向右解码 vs. 自右向左解码
}
\vspace
{
-0.2em
}
\\
\small
{
6. 翻译长度控制
}
\vspace
{
-0.2em
}
\\
\small
{
7. 大模型和大批量训练
}
}
\end{tcolorbox}
\vspace
{
0em
}
\begin{tcolorbox}
[enhanced,size=normal,left=2mm,right=1mm,colback=red!5!white,colframe=red!75!black,drop fuzzy shadow]
{
\normalsize
\textbf
{
进阶技术
}
\vspace
{
-0.2em
}
\\
\small
{
1. 深层模型
}
\vspace
{
-0.2em
}
\\
\small
{
2. 单语数据的使用
}
\vspace
{
-0.2em
}
\\
\small
{
3. 知识精炼
}
\vspace
{
-0.2em
}
\\
\small
{
4. 双向训练
}
\vspace
{
-0.2em
}
\\
\small
{
5. 统计机器翻译的使用
}
}
\end{tcolorbox}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section
{
基础技术
}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 数据处理(也可以提一下不同blue脚本对tokenization的要求)
\begin{frame}
{
数据筛选、过滤
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 翻译单元切分
\begin{frame}
{
BPE
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 正则化(dropout、label smoothing)
\begin{frame}
{
dropout
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 正则化(dropout、label smoothing)
\begin{frame}
{
label smoothing
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 多模型集成(如何生成多样的模型、如何集成)
\begin{frame}
{
ensemble
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 自左向右解码 vs. 自右向左解码
\begin{frame}
{
L2R
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 自左向右解码 vs. 自右向左解码
\begin{frame}
{
R2L
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 翻译长度控制
\begin{frame}
{
翻译长度控制
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 大模型和大批量训练
\begin{frame}
{
大模型和大批量训练
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 实验分析
\begin{frame}
{
实验分析
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section
{
进阶技术
}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 深层模型
\begin{frame}
{
深层模型
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 单语数据的使用(反向翻译、预训练)
\begin{frame}
{
反向翻译
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 知识精炼
\begin{frame}
{
知识精炼
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 双向训练
\begin{frame}
{
双向训练
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%% 统计机器翻译的使用
\begin{frame}
{
统计机器翻译的使用
}
\end{frame}
%%%------------------------------------------------------------------------------------------------------------
\section
{
小结及深入阅读
}
\end{CJK}
\end{document}
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