Philipp Koehn: Neural Machine Translation

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Cover: 9781108497329 | Neural Machine Translation | Philipp Koehn | Buch | Gebunden | 2020

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Beschreibung

Deep learning is revolutionizing how machine translation systems are built today. This introduction to machine translation starts from the basics of neural network methods and reaches the state of the art, while giving illuminating historical, linguistic, and applied context. Code examples in Python give a hands-on blueprint for implementation.

Über den Autor

Philipp Koehn is a leading researcher in the field of machine translation and Professor of Computer Science at Johns Hopkins University. In 2010 he authored the textbook Statistical Machine Translation (Cambridge). He received the Award of Honor from the International Association for Machine Translation and was one of three finalists for the European Inventor Award of the European Patent Office in 2013. Professor Koehn also works actively in industry as Chief Scientist for Omniscien Technology and as a consultant for Facebook.

Inhaltsverzeichnis

Part I. Introduction: 1. The Translation Problem; 2. Uses of Machine Translation; 3. History; 4. Evaluation; Part II. Basics: 5. Neural Networks; 6. Computation Graphs; 7. Neural Language Models; 8. Neural Translation Models; 9. Decoding; Part III. Refinements: 10. Machine Learning Tricks; 11. Alternate Architectures; 12. Revisiting Words; 13. Adaptations; 14. Beyond Parallel Corpora; 15. Linguistic Structure; 16. Current Challenges; 17. Analysis and Visualization.

Erscheinungsjahr:	2020
Fachbereich:	Programmiersprachen
Genre:	Informatik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Buch
Seiten:	408
Inhalt:	Gebunden
ISBN-13:	9781108497329
ISBN-10:	1108497322
Sprache:	Englisch
Ausstattung / Beilage:	HC gerader Rücken kaschiert
Einband:	Gebunden
Autor:	Koehn, Philipp
Hersteller:	Cambridge University Press
Maße:	250 x 175 x 26 mm
Von/Mit:	Philipp Koehn
Erscheinungsdatum:	18.06.2020
Gewicht:	0,882 kg

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