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人工智慧翻譯技術原理

  • 作者：尤國強//楊佩|責編:楊青
  • 出版社：原子能
  • ISBN：9787522147079
  • 出版日期：2025/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：205
人民幣：RMB 85 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以「技術原理」為核心主線，採用「概述－理論－架構－數據－技術－優化」的邏輯框架，層層遞進地展開論述。第一章從概念界定出發，明確人工智慧翻譯的核心內涵，對比其與傳統翻譯的差異，梳理髮展歷程並劃分應用領域，為讀者構建初步的認知圖景。第二章聚焦技術背後的基礎理論支撐，涵蓋自然語言處理、機器學習、深度學習等核心學科知識，同時探討語言習得理論對人工智慧翻譯的啟發，夯實讀者的理論基礎。第三章解析人工智慧翻譯的整體技術架構，詳細闡述數據輸入、處理、模型計算、結果輸出各層級的功能與協同機制。第四章圍繞數據集這一「源頭活水」，探討各類語料庫的構建、預處理、清洗與標注技術。第五章與第六章分別詳解統計機器翻譯與神經網路機器翻譯的技術原理，從基本框架到關鍵模塊逐一拆解。第七章則聚焦模型的訓練與優化方法，包括數據準備、損失函數選擇、優化演算法應用與過擬合避免等實踐要點。
作者介紹
尤國強//楊佩|責編:楊青
目錄
第一章  人工智慧翻譯技術概述
  第一節  人工智慧翻譯的定義與核心內涵
  第二節  人工智慧翻譯與傳統翻譯的差異對比
  第三節  人工智慧翻譯技術的發展歷程梳理
  第四節  人工智慧翻譯的核心應用領域劃分
第二章  人工智慧翻譯的基礎理論支撐
  第一節  自然語言處理的核心概念與原理
  第二節  機器學習基礎理論在翻譯中的應用
  第三節  深度學習核心思想與翻譯技術結合
  第四節  語言習得理論對人工智慧翻譯的啟發
第三章  人工智慧翻譯的核心技術架構
  第一節  人工智慧翻譯技術架構的整體框架設計
  第二節  數據輸入層的功能與技術實現
  第三節  模型計算層的技術原理與流程
  第四節  結果輸出層的優化與呈現方式
第四章  人工智慧翻譯的數據集構建與處理
  第一節  人工智慧翻譯數據集的類型與特點
  第二節  平行語料庫的構建方法與標準
  第三節  單語料庫的採集與預處理技術
  第四節  數據集的清洗與去噪方法
  第五節  數據集的標注規則與工具應用
第五章  基於統計機器翻譯的技術原理
  第一節  統計機器翻譯的基本思想與框架
  第二節  詞對齊技術的原理與實現方法
  第三節  短語抽取與短語對齊的核心流程
  第四節  語言模型的構建與訓練方法
第六章  基於神經網路機器翻譯的技術原理
  第一節  神經網路機器翻譯的整體架構設計
  第二節  編碼器的結構與工作原理
  第三節  解碼器的結構與工作原理
  第四節  注意力機制的原理與應用
第七章  人工智慧翻譯的訓練與優化方法
  第一節  人工智慧翻譯模型的訓練數據準備
  第二節  模型訓練的損失函數選擇與應用
  第三節  優化演算法在人工智慧翻譯訓練中的使用
  第四節  模型正則化方法與過擬合避免
參考文獻

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