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计算机理论

神经机器翻译:基础、原理、实践与进阶

作者：熊德意

出版社：电子工业出版社出版时间：2022-07-01

开本：其他页数： 512

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

神经机器翻译:基础、原理、实践与进阶版权信息

ISBN：9787121437526
条形码：9787121437526 ; 978-7-121-43752-6
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

神经机器翻译:基础、原理、实践与进阶本书特色

适读人群：本书适合高等院校计算机专业高年级本科生，以及人工智能、自然语言处理方向的研究生阅读，也可供机器翻译研究者、实践者、使用者，以及机器翻译行业的管理者、人工翻译研究人员等对机器翻译技术感兴趣的读者参考。√ 探索神经机器翻译的理论基础、经典算法、原理技术、实践方法与前沿进展 √ 揭示隐藏于不同机器翻译研究范式背后的科学问题 √ 开启理解机器翻译技术的全新视角 √ 技术与短评双主线叙事，不止于技术除了算法、模型、公式，本书特别撰写了20 篇短评，串起神经机器翻译技术背后的历史、故事、思想、哲学、争议和规范等。例如：统计与规则的竞争 - 自然语言处理之经验主义与理性主义 - 卷积神经机器翻译——实用性倒逼技术创新 - 超参数设置——自动优化与实验可复现性 - 机器翻译工业部署 - 神经机器翻译达到人类同等水平了吗？ - 神经机器翻译是疯子吗？兼谈其‘幻想’ - 预训练技术争议与语言符号奠基问题短评串联不同技术及同一技术的不同发展阶段，更好地介绍技术背后的思想、争议及发展原因。为机器翻译研究者、实践者、使用者、爱好者和旁观者等提供理解机器翻译技术的新视角！

神经机器翻译:基础、原理、实践与进阶内容简介

本书旨在对现阶段的神经机器翻译技术和开放问题进行介绍，力求以通俗易懂的语言向读者系统化展现神经机器翻译的内涵和外延。本书内容主要包括三部分：基础篇主要介绍神经机器翻译的基本原理，发展脉络、核心技术及若干改进方法，本篇也提供了必要的神经网络和自然语言处理基础知识；实践篇旨在激发读者更多的实战兴趣，将神经机器翻译基本技术转为璀璨的场景应用，内容包括如何训练一个神经机器翻译系统、如何在不同计算环境下部署神经机器翻译以及如何动手实现一个神经机器翻译系统；进阶篇则主要为有兴趣进一步探索和推动神经机器翻译技术发展的读者准备的，该篇概述了神经机器翻译面临的几个主要挑战、开放问题以及近期新的研究进展，如篇章级神经机器翻译、低资源神经机器翻译、多模态和鲁棒性神经机器翻译等近期新研究主题。

神经机器翻译:基础、原理、实践与进阶目录

推荐序

前言

数学符号

第1 章绪论/1

1.1 引言/ 2

1.2 基本思想/ 6

1.3 解码/ 12

1.4 神经机器翻译与统计机器翻译对比/18

1.5 发展历史/27

1.6 应用现状/29

1.7 本书组织/33

1.8 阅读材料/35

1.9 短评：统计与规则的竞争/36

第I 部分基础篇

第2 章神经网络基础/41

2.1 神经网络/42

2.2 神经网络训练/48

2.3 常用神经网络简介/61

2.4 阅读材料/70

2.5 短评：神经网络与自然语言处理关系演变/71

第3 章自然语言处理基础/75

3.1 语言模型/ 76

3.2 词嵌入/82

3.3 对齐/ 90

3.4 语言分析/ 93

3.5 阅读材料/99

3.6 短评：自然语言处理之经验主义与理性主义/100

第II 部分原理篇

第4 章经典神经机器翻译/105

4.1 编码器-解码器结构/106

4.2 序列到序列学习/112

4.3 训练/114

4.4 解码/114

4.5 阅读材料/116

4.6 短评：神经机器翻译之独立同发现——编码器-解码器vs. 序列到序列/117

第5 章基于注意力的神经机器翻译/119

5.1 经典神经机器翻译模型的瓶颈/120

5.2 注意力机制/120

5.3 注意力机制的改进/124

5.4 基于注意力的多层神经机器翻译模型GNMT/127

5.5 阅读材料/128

5.6 短评：注意力机制与认知注意/129

第6 章基于卷积神经网络的神经机器翻译模型/131

6.1 卷积编码器/132

6.2 全卷积序列到序列模型/133

6.3 ByteNet/137

6.4 阅读材料/139

6.5 短评：卷积神经机器翻译——实用性倒逼技术创新/140

第7 章基于自注意力的神经机器翻译/142

7.1 自注意力机制/143

7.2 Transformer 模型/144

7.3 自注意力改进方法/149

7.4 阅读材料/152

7.5 短评：Transformer 带来的自然语言处理技术革新/153

第8 章神经机器翻译若干基础问题及解决方案/156

8.1 开放词汇表/157

8.2 深度模型/161

8.3 快速解码/162

8.4 模型融合/166

8.5 领域适应/169

8.6 阅读材料/172

8.7 短评：再谈神经机器翻译新思想新技术的诞生/173

第III 部分实践篇

第9 章数据准备/176

9.1 平行语料/177

9.2 语料获取/179

9.3 数据过滤与质量评估/183

9.4 数据处理/186

9.5 阅读材料/188

9.6 短评：浅谈数据对机器翻译的重要性 /188

第10 章训练/191

10.1 mini-batch 设置/192

10.2 学习速率设置/195

10.3 随机梯度下降算法选择/197

10.4 其他超参数选择/200

10.5 分布式训练/202

10.6 Transformer 训练设置/207

10.7 阅读材料/209

10.8 短评：超参数设置——自动优化与实验可复现性/ 210

第11 章测试/213

11.1 解码/214

11.2 解码和训练不一致/218

11.3 机器翻译评测方法/ 220

11.4 错误分析/ 223

11.5 阅读材料 /225

11.6 短评：评测驱动机器翻译研究/ 225

第12 章部署/233

12.1 GPU 环境下的部署/234

12.2 CPU 环境下的部署/237

12.3 智能终端部署/240

12.4 模型压缩与计算加速/244

12.5 阅读材料/245

12.6 短评：机器翻译工业部署 /246

第13 章系统设计与实现/251

13.1 总体设计/252

13.2 功能设计/254

13.3 开源系统/ 257

13.4 FAIRSEQ 解析/259

13.5 阅读材料/264

13.6 短评：机器翻译开源之路/ 264

第IV 部分进阶篇

第14 章语篇级神经机器翻译/271

14.1 什么是语篇/272

14.2 语篇级机器翻译面临的挑战/274

14.3 语篇级机器翻译形式化定义/275

14.4 语篇级神经机器翻译方法 /276

14.5 面向语篇现象的机器翻译评测数据集/288

14.6 语篇级机器翻译评测方法/288

14.7 未来方向/289

14.8 阅读材料/290

14.9 短评：神经机器翻译达到人类同等水平了吗/292

第15 章低资源及无监督神经机器翻译/296

15.1 低资源语言与资源稀缺挑战/297

15.2 低资源神经机器翻译/298

15.3 无监督机器翻译/305

15.4 未来方向/311

15.5 阅读材料/312

15.6 短评：无监督机器翻译之美及挑战/ 312

第16 章融合知识的神经机器翻译/315

16.1 知识与机器翻译 /316

16.2 语言学知识融合/318

16.3 非语言学知识融合/324

16.4 双语知识融合/328

16.5 内部知识迁移/332

16.6 未来方向/337

16.7 阅读材料/337

16.8 短评：浅谈基于知识的机器翻译/ 338

第17 章鲁棒神经机器翻译/342

17.1 鲁棒性概述/343

17.2 对抗鲁棒性/346

17.3 对抗样本生成/347

17.4 对抗训练/355

17.5 数据集/356

17.6 未来方向/358

17.7 阅读材料/359

17.8 短评：神经机器翻译是疯子吗？兼谈其“幻想”/ 360

第18 章多语言神经机器翻译/363

18.1 基本思想与形式化定义/364

18.2 多语言机器翻译vs. 双语机器翻译/365

18.3 多语言神经机器翻译模型/367

18.4 训练数据采样方法/ 375

18.5 大规模多语言神经机器翻译/376

18.6 多语言神经机器翻译向双语神经机器翻译迁移/ 384

18.7 未来方向/386

18.8 阅读材料/389

18.9 短评：多语言机器翻译之美/390

第19 章语音与视觉多模态神经机器翻译/393

19.1 文本模态之外的机器翻译 /394

19.2 端到端语音翻译/ 395

19.3 视觉引导的多模态神经机器翻译/ 407

19.4 阅读材料/ 417

19.5 短评：预训练技术争议与符号奠基问题/ 419

第20 章发展趋势与展望/427

20.1 展望/ 428

20.2 本书未覆盖内容/ 429

20.3 短评：科幻中的机器翻译与未来机器翻译/ 433

参考文献/439

索引/482

展开全部

神经机器翻译:基础、原理、实践与进阶作者简介

熊德意天津大学智能与计算学部教授、博士生导师、自然语言处理实验室负责人，天津大学“语言智能与技术”中外联合研究中心主任，天津大学-中译语通自然语言处理联合实验室主任、中译语通人工智能首席科学家。主要研究方向为自然语言处理，特别专注于机器翻译、对话、问答、自然语言生成、常识推理、认知计算等方向的研究。在Computational Linguistics、IEEE TPAMI、AI、AAAI、ACL等国际著名期刊和会议上发表论文100余篇，在Springer出版英文专著一部。获得国家自然科学基金优秀青年科学基金、国家重点研发计划“政府间国际科技合作创新合作”重点专项、英国皇家学会牛顿高级学者基金等资助。获得新加坡资讯通信研究院2008年年度研究贡献奖、北京市科学技术奖二等奖、中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖-汉王青年创新奖”一等奖等奖项。曾是亚洲自然语言处理联合会AFNLP干事、新加坡中文与东方语文信息处理学会理事会成员，目前是中国中文信息学会理事。担任IALP 2012&2021程序委员会共同主席，CWMT 2017程序委员会共同主席，欧盟多国联合项目QTLeap咨询专家，ACL、EMNLP、NAACL、COLING等多个知名国际会议领域主席，以及TACL和ARR的Action Editor等。李良友华为诺亚FANGZHOU实验室研究员、机器翻译团队负责人。在欧盟玛丽居里项目资助下，于2017年获得都柏林城市大学计算机博士学位。主要研究方向为自然语言处理，特别专注于机器翻译相关技术领域的研发。在ACL、EMNLP等多个国际著名会议和期刊上发表论文10余篇，并担任ACL、EMNLP等国际会议领域主席和会议审稿人。张檬华为诺亚FANGZHOU实验室研究员。于2018年获得清华大学计算机科学与技术系博士学位。主要研究方向为机器翻译和跨语言自然语言处理。在ACL、EMNLP、AAAI、TASLP等国际著名会议和期刊上发表论文10余篇。曾获中国中文信息学会优秀博士学位论文提名奖。担任ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等多个知名国际会议审稿人。

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