NN系機械翻訳の調査

27：karino2：2017/03/03(金) 01:44:39: 元のGoogleTranslateに戻ると、（8）は理解出来るようになっていた。
rはBLEUとかのスコアで求める報酬だね。
GoogleTranslateではGLUEという変形した物を使っているとか。
まぁそこは重要では無かろう。

と言う訳で5は理解出来るようになっていた。
これで十分か。6に進もう。
28：karino2：2017/03/03(金) 02:16:31: 6、LSTMのc の精度を絞る！
これは細かいチューニングだなぁ。
いかにもプロダクションらしい良い話だね。

7章の枝狩りとかも面白いね。全部理解出来た訳でも無いが、cpで翻訳漏れをなくすのと、尤度が長いセンテンスほど低くなるのでなんかノーマライズしたい、というのは理解出来るから、まぁいいか。

8章は読まなくてよかろう。
29：karino2：2017/03/03(金) 02:19:04: 以上で一通り基本的な部分は理解出来た気がする。
まだ実際のニューラルネットのアーキテクチャというかどう多層化してるか、とかはそんなにしっかり消化出来てる気はしないが、まぁそこは些細な問題だろう。

大分GoogleTranslate世代の翻訳は理解出来た気がする。
なかなか面白いね。2015年あたりから一気に進んだなぁ。
30：karino2：2017/03/13(月) 20:53:26: word embeddingsのその後のレビュー的なブログ。

http://sebastianruder.com/word-embeddings-1/index.html
On word embeddings - Part 1

詳しく書けていて素晴らしい。

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