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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　機(jī)器翻譯是計(jì)算機(jī)科學(xué)與語(yǔ)言學(xué)交叉形成的最早的研究方向，是自然語(yǔ)言處理技術(shù)的重要發(fā)源地。本書聚焦新一代機(jī)器翻譯技術(shù)——神經(jīng)機(jī)器翻譯，系統(tǒng)梳理和介紹神經(jīng)機(jī)器翻譯的核心方法和前沿研究課題。全書分為基礎(chǔ)篇、原理篇、實(shí)踐篇和進(jìn)階篇，覆蓋神經(jīng)機(jī)器翻譯的基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典框架、原理技術(shù)、實(shí)踐方法與技巧，以及無(wú)監(jiān)督神經(jīng)機(jī)器翻譯、多語(yǔ)言神經(jīng)機(jī)器翻譯、語(yǔ)音與視覺(jué)多模態(tài)機(jī)器翻譯等前沿研究方向。全書理論與實(shí)踐相結(jié)合，基礎(chǔ)與前沿相交映。除此之外，本書的一個(gè)特色是在每一章均附有一篇短評(píng)，針對(duì)相應(yīng)章節(jié)的主題，介紹和評(píng)論神經(jīng)機(jī)器翻譯技術(shù)背后的歷史、故事、思想、哲學(xué)、爭(zhēng)議和規(guī)范等。短評(píng)與全書內(nèi)容相交錯(cuò)，使讀者對(duì)神經(jīng)機(jī)器翻譯技術(shù)不僅知其然，而且知其所以然。本書適合高等院校計(jì)算機(jī)專業(yè)高年級(jí)本科生，以及人工智能、自然語(yǔ)言處理方向的研究生閱讀，也可供機(jī)器翻譯研究者、實(shí)踐者、使用者，以及機(jī)器翻譯行業(yè)的管理者、人工翻譯研究人員等對(duì)機(jī)器翻譯技術(shù)感興趣的讀者參考。

作者簡(jiǎn)介

　　熊德意天津大學(xué)智能與計(jì)算學(xué)部教授、博士生導(dǎo)師、自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人，天津大學(xué)“語(yǔ)言智能與技術(shù)”中外聯(lián)合研究中心主任，中譯語(yǔ)通-天津大學(xué)自然語(yǔ)言處理聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室主任、中譯語(yǔ)通人工智能首席科學(xué)家。主要研究方向?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言處理，特別專注于機(jī)器翻譯、對(duì)話、問(wèn)答、自然語(yǔ)言生成、常識(shí)推理、認(rèn)知計(jì)算等方向的研究。在Computational Linguistics、IEEE TPAMI、AI、AAAI、ACL等國(guó)際著名期刊和會(huì)議上發(fā)表論文100余篇，在Springer出版英文專著一部。獲得國(guó)家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“政府間國(guó)際科技合作創(chuàng)新合作”重點(diǎn)專項(xiàng)、英國(guó)皇家學(xué)會(huì)牛頓高級(jí)學(xué)者基金等資助。獲得新加坡資訊通信研究院2008年年度研究貢獻(xiàn)獎(jiǎng)、北京市科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、中文信息學(xué)會(huì)“錢偉長(zhǎng)中文信息處理科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)-漢王青年創(chuàng)新獎(jiǎng)”一等獎(jiǎng)等獎(jiǎng)項(xiàng)。曾是亞洲自然語(yǔ)言處理聯(lián)合會(huì)AFNLP干事、新加坡中文與東方語(yǔ)文信息處理學(xué)會(huì)理事會(huì)成員，目前是中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)理事。擔(dān)任IALP 2012&2021程序委員會(huì)共同主席，CWMT 2017程序委員會(huì)共同主席，歐盟多國(guó)聯(lián)合項(xiàng)目QTLeap咨詢專家，ACL、EMNLP、NAACL、COLING等多個(gè)知名國(guó)際會(huì)議領(lǐng)域主席，以及TACL和ARR的Action Editor等。李良友華為諾亞FANGZHOU實(shí)驗(yàn)室研究員、機(jī)器翻譯團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人。在歐盟瑪麗居里項(xiàng)目資助下，于2017年獲得都柏林城市大學(xué)計(jì)算機(jī)博士學(xué)位。主要研究方向?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言處理，特別專注于機(jī)器翻譯相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)。在ACL、EMNLP等多個(gè)國(guó)際著名會(huì)議和期刊上發(fā)表論文10余篇，并擔(dān)任ACL、EMNLP等國(guó)際會(huì)議領(lǐng)域主席和會(huì)議審稿人。張檬華為諾亞FANGZHOU實(shí)驗(yàn)室研究員。于2018年獲得清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系博士學(xué)位。主要研究方向?yàn)闄C(jī)器翻譯和跨語(yǔ)言自然語(yǔ)言處理。在ACL、EMNLP、AAAI、TASLP等國(guó)際著名會(huì)議和期刊上發(fā)表論文10余篇。曾獲中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士學(xué)位論文提名獎(jiǎng)。擔(dān)任ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等多個(gè)知名國(guó)際會(huì)議審稿人。

圖書目錄

推薦序
前言
數(shù)學(xué)符號(hào)
第1 章緒論/1
1.1 引言/ 2
1.2 基本思想/ 6
1.3 解碼/ 12
1.4 神經(jīng)機(jī)器翻譯與統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯對(duì)比/18
1.5 發(fā)展歷史/27
1.6 應(yīng)用現(xiàn)狀/29
1.7 本書組織/33
1.8 閱讀材料/35
1.9 短評(píng)：統(tǒng)計(jì)與規(guī)則的競(jìng)爭(zhēng)/36

第I 部分基礎(chǔ)篇
第2 章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)/41
2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/42
2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練/48
2.3 常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介/61
2.4 閱讀材料/70
2.5 短評(píng)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自然語(yǔ)言處理關(guān)系演變/71

第3 章自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)/75
3.1 語(yǔ)言模型/ 76
3.2 詞嵌入/82
3.3 對(duì)齊/ 90
3.4 語(yǔ)言分析/ 93
3.5 閱讀材料/99
3.6 短評(píng)：自然語(yǔ)言處理之經(jīng)驗(yàn)主義與理性主義/100

第II 部分原理篇
第4 章經(jīng)典神經(jīng)機(jī)器翻譯/105
4.1 編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)/106
4.2 序列到序列學(xué)習(xí)/112
4.3 訓(xùn)練/114
4.4 解碼/114
4.5 閱讀材料/116
4.6 短評(píng)：神經(jīng)機(jī)器翻譯之獨(dú)立同發(fā)現(xiàn)——編碼器-解碼器vs. 序列到序列/117

第5 章基于注意力的神經(jīng)機(jī)器翻譯/119
5.1 經(jīng)典神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的瓶頸/120
5.2 注意力機(jī)制/120
5.3 注意力機(jī)制的改進(jìn)/124
5.4 基于注意力的多層神經(jīng)機(jī)器翻譯模型GNMT/127
5.5 閱讀材料/128
5.6 短評(píng)：注意力機(jī)制與認(rèn)知注意/129

第6 章基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型/131
6.1 卷積編碼器/132
6.2 全卷積序列到序列模型/133
6.3 ByteNet/137
6.4 閱讀材料/139
6.5 短評(píng)：卷積神經(jīng)機(jī)器翻譯——實(shí)用性倒逼技術(shù)創(chuàng)新/140

第7 章基于自注意力的神經(jīng)機(jī)器翻譯/142
7.1 自注意力機(jī)制/143
7.2 Transformer 模型/144
7.3 自注意力改進(jìn)方法/149
7.4 閱讀材料/152
7.5 短評(píng)：Transformer 帶來(lái)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)革新/153

第8 章神經(jīng)機(jī)器翻譯若干基礎(chǔ)問(wèn)題及解決方案/156
8.1 開放詞匯表/157
8.2 深度模型/161
8.3 快速解碼/162
8.4 模型融合/166
8.5 領(lǐng)域適應(yīng)/169
8.6 閱讀材料/172
8.7 短評(píng)：再談神經(jīng)機(jī)器翻譯新思想新技術(shù)的誕生/173

第III 部分實(shí)踐篇
第9 章數(shù)據(jù)準(zhǔn)備/176
9.1 平行語(yǔ)料/177
9.2 語(yǔ)料獲取/179
9.3 數(shù)據(jù)過(guò)濾與質(zhì)量評(píng)估/183
9.4 數(shù)據(jù)處理/186
9.5 閱讀材料/188
9.6 短評(píng)：淺談數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器翻譯的重要性 /188

第10 章訓(xùn)練/191
10.1 mini-batch 設(shè)置/192
10.2 學(xué)習(xí)速率設(shè)置/195
10.3 隨機(jī)梯度下降算法選擇/197
10.4 其他超參數(shù)選擇/200
10.5 分布式訓(xùn)練/202
10.6 Transformer 訓(xùn)練設(shè)置/207
10.7 閱讀材料/209
10.8 短評(píng)：超參數(shù)設(shè)置——自動(dòng)優(yōu)化與實(shí)驗(yàn)可復(fù)現(xiàn)性/ 210

第11 章測(cè)試/213
11.1 解碼/214
11.2 解碼和訓(xùn)練不一致/218
11.3 機(jī)器翻譯評(píng)測(cè)方法/ 220
11.4 錯(cuò)誤分析/ 223
11.5 閱讀材料 /225
11.6 短評(píng)：評(píng)測(cè)驅(qū)動(dòng)機(jī)器翻譯研究/ 225

第12 章部署/233
12.1 GPU 環(huán)境下的部署/234
12.2 CPU 環(huán)境下的部署/237
12.3 智能終端部署/240
12.4 模型壓縮與計(jì)算加速/244
12.5 閱讀材料/245
12.6 短評(píng)：機(jī)器翻譯工業(yè)部署 /246

第13 章系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)/251
13.1 總體設(shè)計(jì)/252
13.2 功能設(shè)計(jì)/254
13.3 開源系統(tǒng)/ 257
13.4 FAIRSEQ 解析/259
13.5 閱讀材料/264
13.6 短評(píng)：機(jī)器翻譯開源之路/ 264

第IV 部分進(jìn)階篇
第14 章語(yǔ)篇級(jí)神經(jīng)機(jī)器翻譯/271
14.1 什么是語(yǔ)篇/272
14.2 語(yǔ)篇級(jí)機(jī)器翻譯面臨的挑戰(zhàn)/274
14.3 語(yǔ)篇級(jí)機(jī)器翻譯形式化定義/275
14.4 語(yǔ)篇級(jí)神經(jīng)機(jī)器翻譯方法 /276
14.5 面向語(yǔ)篇現(xiàn)象的機(jī)器翻譯評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集/288
14.6 語(yǔ)篇級(jí)機(jī)器翻譯評(píng)測(cè)方法/288
14.7 未來(lái)方向/289
14.8 閱讀材料/290
14.9 短評(píng)：神經(jīng)機(jī)器翻譯達(dá)到人類同等水平了嗎/292

第15 章低資源及無(wú)監(jiān)督神經(jīng)機(jī)器翻譯/296
15.1 低資源語(yǔ)言與資源稀缺挑戰(zhàn)/297
15.2 低資源神經(jīng)機(jī)器翻譯/298
15.3 無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯/305
15.4 未來(lái)方向/311
15.5 閱讀材料/312
15.6 短評(píng)：無(wú)監(jiān)督機(jī)器翻譯之美及挑戰(zhàn)/ 312

第16 章融合知識(shí)的神經(jīng)機(jī)器翻譯/315
16.1 知識(shí)與機(jī)器翻譯 /316
16.2 語(yǔ)言學(xué)知識(shí)融合/318
16.3 非語(yǔ)言學(xué)知識(shí)融合/324
16.4 雙語(yǔ)知識(shí)融合/328
16.5 內(nèi)部知識(shí)遷移/332
16.6 未來(lái)方向/337
16.7 閱讀材料/337
16.8 短評(píng)：淺談基于知識(shí)的機(jī)器翻譯/ 338

第17 章魯棒神經(jīng)機(jī)器翻譯/342
17.1 魯棒性概述/343
17.2 對(duì)抗魯棒性/346
17.3 對(duì)抗樣本生成/347
17.4 對(duì)抗訓(xùn)練/355
17.5 數(shù)據(jù)集/356
17.6 未來(lái)方向/358
17.7 閱讀材料/359
17.8 短評(píng)：神經(jīng)機(jī)器翻譯是瘋子嗎？兼談其“幻想”/ 360

第18 章多語(yǔ)言神經(jīng)機(jī)器翻譯/363
18.1 基本思想與形式化定義/364
18.2 多語(yǔ)言機(jī)器翻譯vs. 雙語(yǔ)機(jī)器翻譯/365
18.3 多語(yǔ)言神經(jīng)機(jī)器翻譯模型/367
18.4 訓(xùn)練數(shù)據(jù)采樣方法/ 375
18.5 大規(guī)模多語(yǔ)言神經(jīng)機(jī)器翻譯/376
18.6 多語(yǔ)言神經(jīng)機(jī)器翻譯向雙語(yǔ)神經(jīng)機(jī)器翻譯遷移/ 384
18.7 未來(lái)方向/386
18.8 閱讀材料/389
18.9 短評(píng)：多語(yǔ)言機(jī)器翻譯之美/390

第19 章語(yǔ)音與視覺(jué)多模態(tài)神經(jīng)機(jī)器翻譯/393
19.1 文本模態(tài)之外的機(jī)器翻譯 /394
19.2 端到端語(yǔ)音翻譯/ 395
19.3 視覺(jué)引導(dǎo)的多模態(tài)神經(jīng)機(jī)器翻譯/ 407
19.4 閱讀材料/ 417
19.5 短評(píng)：預(yù)訓(xùn)練技術(shù)爭(zhēng)議與符號(hào)奠基問(wèn)題/ 419

第20 章發(fā)展趨勢(shì)與展望/427
20.1 展望/ 428
20.2 本書未覆蓋內(nèi)容/ 429
20.3 短評(píng)：科幻中的機(jī)器翻譯與未來(lái)機(jī)器翻譯/ 433
參考文獻(xiàn)/439
索引/482