l  针对词汇能够性

l  翻译模型

它类似的想法于[Devlin+24]。

l  对数线性模型

编码器：双向RNN编码每一个单词和文本

l  词语n-gram模型（如n=4）

l  计算语义相似性btw文本

N-gram言语模型

无理论上，韩语翻译，RNN可能将一切过去输入的信息“贮存”在h中，但在事实中规范的RNN无奈捕获长距离的依赖。处理反向流传中梯度隐没和爆炸和不巩固噪音成绩的方法是：长的短期记忆。

建设一个单一、大型的神经网络用来读取句子并输出翻译

翻译

NMT在WMT义务上超过了最好的结果

这一局部次要引见了深度神经网络对于成绩停止分类的实例，以及在统计机器翻译和对话中深度学习的运用，对于语义表达学习和人造言语的理解也有所提及。

录制

l  ITG模型

l  短语翻译分数=矢量点积

微软钻研院在IJCAI2026的Tutorial上讲述了本人将深度学习、深度神经网络运用于不同场景的情况，之前第一局部提到了其运用于语义理解上的一些阅历和播种，本文为第二局部。

将MT当成广泛的序列到序列的翻译，浏览源头；累积隐形状；生成指标。其中<EOS>是中止递归过程的符号。在练习中，反向浏览源句子会导致更好的MT结果。在文本中停止训练，并利用SGD优化指标能够性。