데이터사이언스/인공지능

기계번역 관련 참고자료

누군가의 이야기 2022. 2. 15. 03:11
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조경현 교수님 강의 내용 중

나중에라도 한 번 더 살펴보면 좋을 논문 모음과 깃허브 주소 저장해두려고 작성한 글이다.

사실 지금은 이해하기 버겁다.

기계번역과 관련된 프로젝트 진행한다면

데이터만 잘 처리해서 아래 오픈소스 활용하면 바로 유의미한 결과 낼 수 있을 거라 하셨다. 

 

In practice,

Many excellent open-source packages exist:

• Nematus https://github.com/EdinburghNLP/nematus

  Compute backend: TensorFlow (originally Theano)

  Used to build state-of-the-art translation systems for WMT’16 and WMT’17.

  Supported by U. Edinburgh (Rico Sennrich’s group)

• OpenNMT-py https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py

  Compute backend: PyTorch (originally Lua-Torch)

  Implements latest architectures and algorithms

  Supported by Harvard NLP (Sasha Rush’s group)

• FairSeq https://github.com/facebookresearch/fairseq

  Compute backend: PyTorch

  Focuses on the convolutional seq2seq

  Supported by Facebook AI Research

• Sockeye https://github.com/awslabs/sockeye

  Compute backend: MXNet

  Supported by Amazon

 
 
[1705.03122] Convolutional Sequence to Sequence Learning

https://arxiv.org

Convolutional Network 를 활용한 기계번역 관련 논문.
[1706.03762] Attention Is All You Need

https://arxiv.org

Attention mechanism 을 설명한 논문.
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