本书介绍了机器翻译和评估的挑战——包括历史、语言和应用环境,然后提出了用于自然语言应用的核心深度学习方法。内含Python代码示例,为读者提供理解和实现自己的机器翻译系统的实际蓝图。本书还提供了广泛的机器学习技巧,涉及的问题包括处理各种形式的数据、模型的增强、当前的挑战以及方法分析和可视化。本书包含机器翻译领域的前沿研究,适用于该领域的本科和研究生,以及对神经方法在更广泛的人类语言处理领域的其他应用感兴趣的研究人员,也可以作为开发人员的重要参考。
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