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transformer_lexical_shortcuts开源项目 – 提升翻译性能的词汇捷径模型

该项目通过引入词汇捷径机制,旨在拓宽神经机器翻译中的表示瓶颈,从而提升翻译模型的性能。它基于Transformer架构,优化了模型的表示能力,支持多种语言的机器翻译任务,并提供了...

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AI交流(进群备注:transformer_lexical_shortcuts)

该项目通过引入词汇捷径机制,旨在拓宽神经机器翻译中的表示瓶颈,从而提升翻译模型的性能。它基于Transformer架构,优化了模型的表示能力,支持多种语言的机器翻译任务,并提供了预训练模型和训练代码,便于复现和扩展。

transformer_lexical_shortcuts的特点:

  • 1. 引入词汇捷径机制,增强模型对词汇信息的捕捉能力
  • 2. 基于Transformer架构,优化翻译模型的表示能力
  • 3. 支持多种语言的机器翻译任务
  • 4. 提供预训练模型和训练代码,便于复现和扩展

transformer_lexical_shortcuts的功能:

  • 1. 用于神经机器翻译的研究和实验
  • 2. 作为基础模型,进一步优化和扩展机器翻译系统
  • 3. 用于多语言翻译任务的数据处理和模型训练
  • 4. 支持自定义词汇捷径的添加和调整

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