深度学习系列讲座：谷歌翻译核心技术 Seq2Seq

本期讲解谷歌翻译核心技术 Seq2Seq，如何颠覆传统的自然语言处理。Seq2Seq 由五大要素组成：

1. 自然语言的张量表达。
2. 语义编辑两大流派的比较。
3. Attention 解码机制。
4. Seq2Seq 与知识图谱的融合。
5. 评价函数及其变种。

实录提要：

• 人类的数据语言空间是否是唯一同构的？
• 动物的声音可否这么做？ 可以用人类的语言空间来识别吗？
• 对 Google 最近发布的 tensor2tensor 以及对应的两篇 paper 是怎么看的？
• Google Translate 能做到“信、达、雅”吗，主要困难点是什么？
• 很想知道对于东方的这种模糊性的语言是怎么处理的？
• 苹果发布会上用到的自动翻译字幕，这个技术能让普通公司使用吗？
• 这个 seq2seq 怎么处理中文的问题？还是用 char based ？
• 目前从实践看，那种比较高？

阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/59366d3ff488477de4150907

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