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    这两个技术的研究灵感其实都来自于我们人类的做事方式。

    时间：2022-03-07 22:21:01 | 来源：行业动态

    时间：2022-03-07 22:21:01 来源：行业动态

    对偶学习利用的是人工智能任务的天然对称性。当我们将其应用在机器翻译上时，效果就好像是通过自动校对来进行学习当我们把训练集中的一个中文句子翻译成英文之后，系统会将相应的英文结果再翻译回中文，并与原始的中文句子进行比对，进而从这个比对结果中学习有用的反馈信息，对机器翻译模型进行修正。而推敲网络则类似于人们写文章时不断推敲、修改的过程。通过多轮翻译，不断地检查、完善翻译的结果，从而使翻译的质量得到大幅提升。对偶学习和推敲网络的工作发表在NIPS、ICML、AAAI、IJCAI等人工智能的全球顶级会议上，并且已被其他学者推广到机器翻译以外的研究领域。



    微软亚洲研究院副院长、机器学习组负责人刘铁岩

    周明带领的自然语言计算组多年来一直致力于攻克机器翻译，这一自然语言处理领域最具挑战性的研究任务。周明表示，由于

    关键词：做事,方式,技术

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