分享一本由肖桐、朱靖波老师编著，东北大学自然语言处理实验室 · 小牛翻译 联合出品的新书《机器翻译统计建模与深度学习方法》。本书中文编著，对机器学习相关历史和涉及知识进行详细、全面、深入讲解，非常值得深入阅读、学习。
资源整理自网络，感谢两位老师及相关团队辛勤整理和无私分享，源地址：https://opensource.niutrans.com/mtbook/index.html
本书全面回顾了近三十年内机器翻译的技术发展历程，并围绕统计建模和深度学习两个主题对机器翻译的技术方法进行了全面介绍。在写作中，笔者力求用朴实的语言和简洁的实例阐述机器翻译的基本模型和方法，同时对相关的技术前沿进行讨论。本书可以供计算机相关专业高年级本科生及研究生学习之用，也可以作为自然语言处理，特别是机器翻译领域相关研究人员的参考资料。
bshq：肖桐、朱靖波老师新著-《机器翻译统计建模与深度学习方法》中文版书籍分享
本书共分为七个章节，章节的顺序参考了机器翻译技术发展的时间脉络，同时兼顾了机器翻译知识体系的内在逻辑。各章节的主要内容包括：
• 第一章：机器翻译简介
• 第二章：词法、语法及统计建模基础
• 第三章：基于词的机器翻译模型
• 第四章：基于短语和句法的机器翻译模型
• 第五章：人工神经网络和神经语言建模
• 第六章：神经机器翻译模型
• 第七章：神经机器翻译实战 —— 参加一次比赛
其中，第一章是对机器翻译的整体介绍。第二章和第五章是对统计建模和深度学习方法的介绍，分别建立了两个机器翻译范式的基础知识体系 —— 统计机器翻译和神经机器翻译。统计机器翻译部分（第三、四章）涉及早期的基于单词的翻译模型，以及本世纪初流行的基于短语和句法的翻译模型。神经机器翻译（第六、七章）代表了当今机器翻译的前沿，内容主要涉及了基于端到端表示学习的机器翻译建模方法。特别地，第七章对一些最新的神经机器翻译方法进行了讨论，为相关科学问题的研究和实用系统的开发提供了可落地的思路。
本书目录
本书内容节选
bshq：肖桐、朱靖波老师新著-《机器翻译统计建模与深度学习方法》中文版书籍分享
往期精品内容推荐
精品干货课程推荐-深度学习、机器学习算法原理、工业实战从入门到精通
MIT《计算系统生物学：生命科学中的深度学习》课程 (2020) 视频频及ppt免费分享
斯坦福NLP大佬Chris Manning新课-《信息检索和网页搜索2019》分析
历史最全DL相关书籍、课程、视频、论文、数据集、会议、框架和工具整理分享
新书分享-嵌入式深度学习：持续性神经网路算法、结构和电路设计
2019年BAT、TMD等互联网最新、最全面试题目及答案汇总
TensorRT-Tensorflow深度学习模型优化视频课程-全套资料分享
ICLR 2019计算机视觉、NLP、图模型、对抗学习、表示学习和元学习最新技术分享
标签：学习,模型,建模,朱靖波,肖桐,机器翻译,深度,分享 来源： https://blog.csdn.net/lqfarmer/article/details/122386247
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。