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博天堂国娱乐:科技成果转化难题未根本破解作价入股探索新型方

文章来源:博天堂国娱乐    发布时间:2018年07月21日 19:20  【字号:      】

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南国都市报4月15日讯 (记者 王小畅 通讯员 陈杰)14日下午,金先生乘坐海口公交集团公交总公司19路公交车前往海南大学上课。下车之后,他发现价值9000元的iPhone手机“不翼而飞”。他急忙联系海口公交集团客服平台,并通过该平台与19路当班线长郭仁豪取得联系。

19路保洁员洪美打扫该辆公交车发现了手机,郭仁豪立即将此情况告知金先生,通知他到调度室领取丢失的手机。金先生赶到调度室,接过自己的手机,连声道谢。

传众筹平台红八财富已爆雷:高管集体失联 投资人报案

据此前报道,红八财富的不少标的来自于盗图,此外,还有同一批图片用于不同的标的。在消息发布后,随后网站撤下盗图的借款标的。

目前,红八财富跑路的消息还在发酵,对于后续的进展,金融虎将保持关注。

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交警从未在人行道划停车位 在人行道上停车属违停

那人行道上出现停车位是何人所为?停在这类停车位内是否属于违停?对此,儋州市公安局交警支队的负责人表示,交警部门从未在人行道上划设机动车停车位,市民如果将车辆停靠在人行道上,那属于违停行为。

一个关键问题是,词嵌入是在单语数据上训练的,不是针对翻译任务所进行的优化。微软研究者向查询匹配机制添加了一个可训练的变换矩阵(见图 4 左上角的 A),其主要目的是针对翻译任务调整相似度得分。如图 5 所示,从单语嵌入的角度来看,「autumn」、「fall」、「spring」、「toamn」(罗马尼亚语中的秋天)等词非常相似,而对于翻译任务来说,「spring」应该不那么相似。变换矩阵实现了这个目标。

微软提出新型通用神经机器翻译方法,挑战低资源语言翻译问题

图 5: 针对翻译任务调整相似度得分。

当我们朝着通用嵌入表征的目标前进时,编码器具备语言敏感模块是至关重要的,这将有助于对不同的语言结构进行建模。微软的解决方案是用语言专家混合(MoLE)模块给句子级通用编码器进行建模。图 4 在编码器的最后一层之后增加了 MoLE 模块。用门控网络和一组专家网络来调整每个专家的权重。换句话说,训练该模型来学习在翻译低资源语言时从每种语言需要的信息量。MoLE 模块的输出将是这些专家的加权和。

NMT 模型学会了在不同的情况下使用不同的语言。在图 6 中,正方形的颜色越深,任意给定词条的罗马尼亚语和其他语言之间的关联性就越大。很明显,MoLE 在处理低资源语言单词时,在语言专家之间进行了有效的转换。在图的上半部分,该系统更多地利用了希腊语和捷克语的知识,从德语中利用的知识较少,几乎没有利用芬兰语知识。而在图的下半部分,意大利语是相关性更强的语言,被使用得更多。有趣的是,该系统学习到,意大利语和捷克语在翻译罗马尼亚语时都是有用的,前者和罗马尼亚语同属于罗曼语族,而后者不属于罗曼语族,但由于地理上的接近,它和罗马尼亚语有显著的重叠,因而在翻译罗马尼亚语时利用度很高。

图 6:MoLE。

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(责任编辑:李休敬)

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