国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

統(tǒng)計機器翻譯(SMT)工具Moses在Ubuntu上的安裝及使用(安裝篇)

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了統(tǒng)計機器翻譯(SMT)工具Moses在Ubuntu上的安裝及使用(安裝篇)。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

前言

研究生畢業(yè)了,方向是機器翻譯,抽空整理一下相關(guān)的資料,希望能幫助其他人。本篇博客將介紹統(tǒng)計機器翻譯工具Moses在Ubuntu上的安裝過程以及Ubuntu的相關(guān)配置。Moses 是一個統(tǒng)計機器翻譯系統(tǒng),可以為任意兩種語言執(zhí)行翻譯任務,使用篇在這 統(tǒng)計機器翻譯(SMT)工具Moses在Ubuntu上的安裝及使用(使用篇)。

Ubuntu配置

我當時做實驗時是用的學校的服務器,系統(tǒng)版本是Ubuntu 16,現(xiàn)在畢業(yè)生登陸賬號已經(jīng)被刪除了,所以在VMware虛擬機中重新安裝了Ubuntu 16.04 LTS,以重現(xiàn)實驗過程,安裝包下載鏈接: Ubuntu 16.04.1 LTS (Xenial Xerus)。之前還在Ubuntu 14(虛擬機)和Deepin 20.1(實體機)上進行安裝并訓練,沒有發(fā)現(xiàn)什么問題,其他的Linux版本也應該可以依此教程安裝。

1、關(guān)閉系統(tǒng)自動休眠(可選)

查看當前自動休眠模式是否開啟:

sudo systemctl status sleep.target

輸出為:

● sleep.target - Sleep
# Sleep的狀態(tài)是loaded,意味著自動休眠模式開啟
   Loaded: loaded (/lib/systemd/system/sleep.target; static; vendor preset: enabled)
   Active: inactive (dead)
     Docs: man:systemd.special(7)

關(guān)閉自動休眠模式:

sudo systemctl mask sleep.target suspend.target hibernate.target hybrid-sleep.target

再次查看當前自動休眠模式:

● sleep.target
# Sleep的狀態(tài)變成了masked,意味著自動休眠模式關(guān)閉
   Loaded: masked (/dev/null; bad)
   Active: inactive (dead)

2、更換軟件源

從Ubuntu默認的軟件源上安裝軟件的速度不穩(wěn)定,有時候訪問相當慢,換不換源看個人需要,如果你已經(jīng)更換過源請略過。(注意,國內(nèi)軟件源的同步速度不是實時的,如果你想獲取實時更新,請切換到Ubuntu的默認軟件源。)

1、先備份一下目前的軟件源,保存在當前目錄下

sudo cp /etc/apt/sources.list sources.list.old

ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能

2、確認Ubuntu的版本(軟件源和Ubuntu的版本要相互對應),在終端中輸入

sudo lsb_release -a

輸出為:

No LSB modules are available. 
Distributor ID:	Ubuntu
Description:	Ubuntu 16.04 LTS
Release:	16.04  # Ubuntu版本號
Codename:	xenial

以下提供幾個軟件源的地址:
清華大學軟件源
中國科學技術(shù)大學軟件源
阿里云軟件源

3、修改源配置文件
本文將Ubuntu軟件源更換成阿里源
命令行輸入:

sudo vi /etc/apt/sources.list 

顯示出當前的軟件源配置:

#deb cdrom:[Ubuntu 16.04 LTS _Xenial Xerus_ - Release amd64 (20160420.1)]/ xenial main restricted

# See http://help.ubuntu.com/community/UpgradeNotes for how to upgrade to
# newer versions of the distribution.
deb http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial main restricted
# deb-src http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial main restricted

## Major bug fix updates produced after the final release of the
## distribution.
deb http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted
# deb-src http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted

## N.B. software from this repository is ENTIRELY UNSUPPORTED by the Ubuntu
## team, and may not be under a free licence. Please satisfy yourself as to
## your rights to use the software. Also, please note that software in
## universe WILL NOT receive any review or updates from the Ubuntu security
## team.
deb http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial universe
# deb-src http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial universe
deb http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial-updates universe
# deb-src http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial-updates universe

## N.B. software from this repository is ENTIRELY UNSUPPORTED by the Ubuntu 
## team, and may not be under a free licence. Please satisfy yourself as to 
## your rights to use the software. Also, please note that software in 
## multiverse WILL NOT receive any review or updates from the Ubuntu
## security team.
deb http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial multiverse
# deb-src http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial multiverse
deb http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial-updates multiverse
# deb-src http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial-updates multiverse

## N.B. software from this repository may not have been tested as
## extensively as that contained in the main release, although it includes
## newer versions of some applications which may provide useful features.
## Also, please note that software in backports WILL NOT receive any review
## or updates from the Ubuntu security team.
deb http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
# deb-src http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse

## Uncomment the following two lines to add software from Canonical's
## 'partner' repository.
## This software is not part of Ubuntu, but is offered by Canonical and the
## respective vendors as a service to Ubuntu users.
# deb http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner
# deb-src http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner

deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main restricted
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main restricted
deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security universe
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security universe
deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security multiverse
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security multiverse

將鍵盤調(diào)整到英文輸入模式,長按d,刪除全部默認軟件源。

打開阿里云軟件源選擇對應的版本,復制。

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main
deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe

隨后切換到終端窗口,輸入i切換到輸入模式,右鍵點擊即可將剪貼板文字復制到終端中,按Esc退出編輯,輸入:wq保存文本,如果輸錯了不知道怎么改可以鍵入:q!強制不保存并退出,重新再復制即可。

ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能
更新一下軟件包:

sudo apt-get update 

更新結(jié)束后,提示如下錯誤:

E: Problem executing scripts APT::Update::Post-Invoke-Success 'if /usr/bin/test -w /var/cache/app-info -a -e /usr/bin/appstreamcli; then appstreamcli refresh > /dev/null; fi'
E: Sub-process returned an error code

依次執(zhí)行

cd /tmp && mkdir asfix
cd asfix
wget https://launchpad.net/ubuntu/+archive/primary/+files/appstream_0.9.4-1ubuntu1_amd64.deb --no-check-certificate
wget https://launchpad.net/ubuntu/+archive/primary/+files/libappstream3_0.9.4-1ubuntu1_amd64.deb --no-check-certificate
sudo dpkg -i *.deb

再執(zhí)行一次更新沒有問題了:

Hit:1 https://mirrors.aliyun.com/ubuntu xenial InRelease
Hit:2 https://mirrors.aliyun.com/ubuntu xenial-updates InRelease
Hit:3 https://mirrors.aliyun.com/ubuntu xenial-security InRelease
Reading package lists... Done

升級一下軟件包

sudo apt-get upgrade 

不放心就再執(zhí)行一下:

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y

ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能

Moses安裝

安裝教程主要參考:
Moses官網(wǎng)
Moses官方手冊,安裝方法在第二章
How to install Moses (Statistical Machine Translation) on Ubuntu?

1、安裝相關(guān)依賴包:

sudo apt-get install build-essential git-core pkg-config automake libtool wget zlib1g-dev libicu-dev python-dev libbz2-dev libsoap-lite-perl subversion libboost-all-dev liblzma-dev graphviz imagemagick make cmake libgoogle-perftools-dev  autoconf doxygen

如果遇到包依賴問題可以嘗試使用aptitude包管理器重新安裝:

sudo apt-get install aptitude
sudo aptitude install build-essential git-core pkg-config automake libtool wget zlib1g-dev libicu-dev python-dev libbz2-dev libsoap-lite-perl subversion libboost-all-dev liblzma-dev graphviz imagemagick make cmake libgoogle-perftools-dev  autoconf doxygen

2、檢查gcc和g++的版本

在下面安裝IRSTLM的時候高版本的gcc可能會報錯,我測試過gcc 4.8或者gcc 4.9都可以順利安裝。
首先打開sources.list

sudo vi /etc/apt/sources.list

在末尾處添加如下內(nèi)容:

#gcc-4.9 g++-4.9 g++-4.9-multilib
deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial main
deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial universe

更新一下:

sudo apt-get update

安裝gcc 4.9、g++ 4.9

sudo apt-get install gcc-4.9 g++-4.9 g++-4.9-multilib

gcc 4.9、g++ 4.9設置為默認編譯器:

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 50
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 50

如果你安裝了多個gcc g++版本,你也可以下面的命令指定默認的編譯器:

sudo update-alternatives --config gcc
sudo update-alternatives --config g++

確認一下當前的編譯器版本:

gcc -v
g++ -v

ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能

3、新建Moses的工作目錄和安裝包下載目錄

下面將使用自定義組件的方式編譯Moses,不過Moses也提供了一種更簡單的編譯方式,可以直接拉到文章末尾查看。
自定義安裝方式借助于bjam來編譯Moses,可以自由添加你想要的功能,其他參數(shù)可以參見Moses官方手冊:

./bjam --with-irstlm=/path/to/irstlm  # 集成 irstlm 語言模型  
       --with-randlm=/path/to/randlm  # 集成 randlm 語言模型  
       --with-nplm=/path/to/nplm  #  集成 nplm 語言模型
       --with-srilm=/path/to/srilm  #  集成 srilm 語言模型
       --with-boost=/path/to/boost #  指定 boost 的安裝目錄
       --with-xmlrpc-c=/path/to/xmlrpc-c  #  指定 xmlrpc-c 的安裝目錄
       --with-cmph=/path/to/cmph  #  指定 cmph 的安裝目錄
       --without-tcmalloc  #  指定 tcmalloc 的安裝目錄
       --with-regtest=/path/to/moses-regression-tests  #  指定 regtest 的安裝目錄

安裝包下載目錄用于存放編譯moses時要用的安裝包:boost 1.72.0、giza++、irstlm 5.80.08cmph 2.0、xmlrpc-c 1.33.17,他們將被安裝在Moses的工作目錄中

sudo mkdir /home/moses # Moses 工作目錄
sudo mkdir /home/downloads # 安裝包下載目錄

ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能

切換到下載目錄并下載安裝包

cd /home/downloads
sudo wget https://boostorg.jfrog.io/artifactory/main/release/1.72.0/source/boost_1_72_0.tar.gz
sudo wget https://jaist.dl.sourceforge.net/project/irstlm/irstlm/irstlm-5.80/irstlm-5.80.08.tgz
sudo wget http://downloads.sourceforge.net/project/cmph/cmph/cmph-2.0.tar.gz
sudo wget http://downloads.sourceforge.net/project/xmlrpc-c/Xmlrpc-c%20Super%20Stable/1.33.17/xmlrpc-c-1.33.17.tgz

ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能

4、安裝boost 1.72.0

cd /home/downloads
sudo tar zxvf boost_1_72_0.tar.gz
cd boost_1_72_0/
sudo ./bootstrap.sh --prefix=/home/moses/boost
sudo ./b2 --prefix=/home/moses/boost --libdir=/home/moses/boost/lib64 --layout=system link=static install || echo FAILURE

無錯誤信息顯示boost就安裝好了。
ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能

5、安裝irstlm 5.80.08:

cd /home/downloads
sudo tar zxvf irstlm-5.80.08.tgz
cd irstlm-5.80.08/trunk
sudo ./regenerate-makefiles.sh
sudo ./configure --prefix=/home/moses/irstlm
sudo make install
make install

ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能

6、安裝cmph 2.0:

cd /home/downloads
sudo tar zxvf cmph-2.0.tar.gz
cd cmph-2.0/
sudo ./configure --prefix=/home/moses/cmph
sudo make
sudo make install

ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能

7、安裝xmlrpc-c 1.33.17:

這一步不知道怎么回事,執(zhí)行cd xmlrpc-c-1.33.17時顯示沒權(quán)限,所以用sudo su切到root賬戶安裝了,利用root賬戶執(zhí)行以下命令時不需要加sudo。正常情況下使用下面的命令就可以:

cd /home/downloads
sudo tar zxvf xmlrpc-c-1.33.17.tgz
cd xmlrpc-c-1.33.17
sudo ./configure --prefix=/home/moses/xmlrpc
sudo make
sudo make install

ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能

8、安裝giza++

在Moses工作目錄中安裝giza++,這里拉取源碼時用了GitHub的緩存加速網(wǎng)站,能提些速度,要不要使用看個人網(wǎng)絡情況吧。比較推薦的詞對齊工具還有mgiza++,Berkeley Aligner,mgiza++giza++多線程版本。

cd /home/moses
sudo git clone https://gitclone.com/github.com/moses-smt/giza-pp.git
# sudo git clone https://github.com/moses-smt/giza-pp.git
cd giza-pp
sudo make

ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能

9、下載Moses源碼

cd /home/moses
sudo git clone https://gitclone.com/github.com/moses-smt/mosesdecoder.git
# sudo git clone https://github.com/moses-smt/mosesdecoder.git

ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能
此時,在/home/moses目錄可以看到如下文件夾,boost、cmph、irstlm、xmlrpc、giza-pp是我們剛剛安裝的包,mosesdecoder是下載的Moses源碼:
ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能
然后,在mosesdecoder中創(chuàng)建文件夾tools,從giza-pp文件夾復制下面三個可執(zhí)行文件到tools中:

cd /home/moses/
sudo mkdir /home/moses/mosesdecoder/tools
sudo cp ./giza-pp/GIZA++-v2/GIZA++ ./giza-pp/GIZA++-v2/snt2cooc.out ./giza-pp/mkcls-v2/mkcls ./mosesdecoder/tools

ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能

10、編譯Moses

進入mosesdecoder,注意編譯時最好使用絕對路徑,并且路徑中不能包含空格,使用相對路徑可能會報錯,過程比較慢,最后顯示success,表示編譯成功。

cd /home/moses/mosesdecoder
sudo ./bjam --with-boost=/home/moses/boost --with-cmph=/home/moses/cmph --with-irstlm=/home/moses/irstlm  --with-xmlrpc-c=/home/moses/xmlrpc --with-giza=/home/moses/giza-pp 

ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能
我的筆記本CPUi5-6300HQ,4核4線程,內(nèi)存16G,虛擬機設置如下,Moses編譯耗時45分鐘。
ubuntu22安裝moses,自然語言處理,統(tǒng)計機器翻譯,Ubuntu,機器翻譯,nlp,自然語言處理,自動翻譯,人工智能
一些安裝教程里還額外執(zhí)行了下面這個命令,在本文中不需要,這句命令需要搭配 ./compile.sh使用,提供了編譯Moses的簡便方式,但是不夠定制化,而且某些因為網(wǎng)絡原因?qū)е孪螺d時間非常長,可能需要手動改一下里面的下載地址。

cd /home/moses/mosesdecoder
sudo make -f contrib/Makefiles/install-dependencies.gmake

install-dependencies.gmake中指定了第三方安裝包的的版本,boost 1.68.0、irstlm-5.80.08、cmph 2.0xmlrpc-c 1.33.17文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-716393.html

# -*- mode: makefile; tab-width: 4; -*-
# Makefile for installing 3rd-party software required to build Moses.
# author: Ulrich Germann
#
# run as
#    make -f /path/to/this/file
#
# By default, everything will be installed in ./opt.
# If you want an alternative destination specify PREFIX=... with the make call
#
#    make -f /path/to/this/file PREFIX=/where/to/install/things
#
# The name of the current directory must not contain spaces! The build scripts for
# at least some of the external software can't handle them.

space :=
space +=
# $(CWD) may contain space, safepath escapes them
# Update: doesn't work, because the build scripts for some of the external packages
# can't handle spaces in path names.
safepath=$(subst $(space),\$(space),$1)

# current working directory: bit of a hack to get the nfs-accessible
# path instead of the local real path
CWD := $(shell cd . && pwd)

# by default, we install in ./opt and build in ./build
PREFIX ?= $(CWD)/opt
BUILD_DIR = $(CWD)/opt/build/${URL}

# you can also specify specific prefixes for different packages:
XMLRPC_PREFIX ?= ${PREFIX}
CMPH_PREFIX   ?= ${PREFIX}
IRSTLM_PREFIX ?= ${PREFIX}/irstlm-5.80.08
BOOST_PREFIX  ?= ${PREFIX}

# currently, the full enchilada means xmlrpc-c, cmph, irstlm, boost
all: xmlrpc cmph boost

# we use bash and fail when pipelines fail
SHELL = /bin/bash -e -o pipefail



# evaluate prefixes now to avoid recursive evaluation problems later ...
XMLRPC_PREFIX := ${XMLRPC_PREFIX}
CMPH_PREFIX   := ${CMPH_PREFIX}
IRSTLM_PREFIX := ${IRSTLM_PREFIX}
BOOST_PREFIX  := ${BOOST_PREFIX}

# Code repositories:
github      = https://github.com/
sourceforge = http://downloads.sourceforge.net/project

# functions for building software from sourceforge
nproc := $(shell getconf _NPROCESSORS_ONLN)
sfget  = mkdir -p '${TMP}' && cd '${TMP}' && wget -qO- ${URL} | tar xz
configure-make-install  = cd '$1' && ./configure --prefix='${PREFIX}'
configure-make-install += && make -j${nproc} && make install

# XMLRPC-C for moses server
xmlrpc: URL=$(sourceforge)/xmlrpc-c/Xmlrpc-c%20Super%20Stable/1.33.17/xmlrpc-c-1.33.17.tgz
xmlrpc: TMP=$(CWD)/build/xmlrpc
xmlrpc: override PREFIX=${XMLRPC_PREFIX}
xmlrpc: | $(call safepath,${XMLRPC_PREFIX}/bin/xmlrpc-c-config)
$(call safepath,${XMLRPC_PREFIX}/bin/xmlrpc-c-config):
	$(sfget)
	$(call configure-make-install,${TMP}/xmlrpc-c-1.33.17)
	rm -rf ${TMP}

# CMPH for CompactPT
cmph: URL=$(sourceforge)/cmph/cmph/cmph-2.0.tar.gz
cmph: TMP=$(CWD)/build/cmph
cmph: override PREFIX=${CMPH_PREFIX}
cmph: | $(call safepath,${CMPH_PREFIX}/bin/cmph)
$(call safepath,${CMPH_PREFIX}/bin/cmph):
	$(sfget)
	$(call configure-make-install,${TMP}/cmph-2.0)
	rm -rf ${TMP}

# irstlm for irstlm
irstlm: URL=$(sourceforge)/irstlm/irstlm/irstlm-5.80/irstlm-5.80.08.tgz
irstlm: TMP=$(CWD)/build/irstlm
irstlm: VERSION=$(basename $(notdir $(irstlm_url)))
irstlm: override PREFIX=${IRSTLM_PREFIX}
irstlm: | $(call safepath,$(IRSTLM_PREFIX)/bin/build-lm.sh)
$(call safepath,$(IRSTLM_PREFIX)/bin/build-lm.sh):
	$(sfget)
	cd $$(find '${TMP}' -name trunk) && ./regenerate-makefiles.sh \
	&& ./configure --prefix='${PREFIX}' && make -j${nproc} && make install -j${nproc}
	rm -rf ${TMP}

# boost
boost: VERSION=1.68.0
boost: UNDERSCORED=$(subst .,_,$(VERSION))
boost: URL=http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/${VERSION}/boost_${UNDERSCORED}.tar.gz/download
boost: TMP=$(CWD)/build/boost
boost: override PREFIX=${BOOST_PREFIX}
boost: | $(call safepath,${BOOST_PREFIX}/include/boost)
$(call safepath,${BOOST_PREFIX}/include/boost):
	$(sfget)
	cd '${TMP}/boost_${UNDERSCORED}' && ./bootstrap.sh && ./b2 --prefix=${PREFIX} -j${nproc} --layout=system link=static install
	rm -rf ${TMP}

到了這里,關(guān)于統(tǒng)計機器翻譯(SMT)工具Moses在Ubuntu上的安裝及使用(安裝篇)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權(quán),不承擔相關(guān)法律責任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符,請點擊違法舉報進行投訴反饋,一經(jīng)查實,立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務器費用

相關(guān)文章

  • 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型訓練與保存(二)

    【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型訓練與保存(二)

    【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯seq2seq字符編碼(一) 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型訓練與保存(二) 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型部署(三) 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型部署之onnx(python)(四) 基于

    2024年02月15日
    瀏覽(20)
  • 幾個nlp的小任務(機器翻譯)

    2024年02月10日
    瀏覽(24)
  • 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型部署之onnx(python)(四)

    【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型部署之onnx(python)(四)

    系列文章 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯seq2seq字符編碼(一) 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型訓練與保存(二) 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型部署(三) 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型部署之onnx(python)(四

    2024年02月15日
    瀏覽(15)
  • 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型部署之ncnn(python)(五)

    【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型部署之ncnn(python)(五)

    系列文章 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯seq2seq字符編碼(一) 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型訓練與保存(二) 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型部署(三) 【如何訓練一個中英翻譯模型】LSTM機器翻譯模型部署之onnx(python)(四

    2024年02月15日
    瀏覽(25)
  • 【動手學深度學習】--機器翻譯與數(shù)據(jù)集

    【動手學深度學習】--機器翻譯與數(shù)據(jù)集

    學習視頻:機器翻譯數(shù)據(jù)集【動手學深度學習v2】 官方筆記:機器翻譯與數(shù)據(jù)集 機器翻譯 (machine translation)指的是 將序列從一種語言自動翻譯成另一種語言。 事實上,這個研究領(lǐng)域可以追溯到數(shù)字計算機發(fā)明后不久的20世紀40年代, 特別是在第二次世界大戰(zhàn)中使用計算機破

    2024年02月09日
    瀏覽(25)
  • 什么是自然語言處理的機器翻譯?

    什么是自然語言處理的機器翻譯?

    機器翻譯(Machine Translation,MT)是一種自然語言處理技術(shù),旨在將一種語言的文本自動翻譯成另一種語言。機器翻譯是自然語言處理領(lǐng)域的重要應用之一,它可以幫助人們在跨語言交流、文檔翻譯和信息檢索等方面更加便捷和高效。本文將詳細介紹自然語言處理的機器翻譯。

    2024年02月05日
    瀏覽(24)
  • 為什么需要多語言并行機器翻譯?

    為什么需要多語言并行機器翻譯?

    隨著全球化的加速和不同語言之間的交流需求不斷增長,多語言機器翻譯(Multilingual Parallel Machine Translation)成為一個備受關(guān)注的領(lǐng)域。傳統(tǒng)上,機器翻譯系統(tǒng)主要集中于一對特定語言之間的翻譯,但這種單一語言對的模式在面對多語言環(huán)境時存在一些挑戰(zhàn)。因此,多語言并

    2024年02月12日
    瀏覽(29)
  • 人工智能-機器翻譯:技術(shù)發(fā)展與代碼實戰(zhàn)

    人工智能-機器翻譯:技術(shù)發(fā)展與代碼實戰(zhàn)

    在本文中,我們深入探討了機器翻譯的歷史、核心技術(shù)、特別是神經(jīng)機器翻譯(NMT)的發(fā)展,分析了模型的優(yōu)化、挑戰(zhàn)及其在不同領(lǐng)域的應用案例。同時,我們還提出了對未來機器翻譯技術(shù)發(fā)展的展望和潛在的社會影響。 關(guān)注TechLead,分享AI全維度知識。作者擁有10+年互聯(lián)網(wǎng)

    2024年02月05日
    瀏覽(51)
  • Transformer(四)--實現(xiàn)驗證:transformer 機器翻譯實踐

    Transformer(四)--實現(xiàn)驗證:transformer 機器翻譯實踐

    轉(zhuǎn)載請注明出處:https://blog.csdn.net/nocml/article/details/125711025 本系列傳送門: Transformer(一)–論文翻譯:Attention Is All You Need 中文版 Transformer(二)–論文理解:transformer 結(jié)構(gòu)詳解 Transformer(三)–論文實現(xiàn):transformer pytorch 代碼實現(xiàn) Transformer(四)–實現(xiàn)驗證:transformer 機器翻譯實踐

    2024年02月11日
    瀏覽(17)
  • 機器翻譯的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn):數(shù)據(jù)清洗與處理

    機器翻譯是人工智能領(lǐng)域的一個重要研究方向,其目標是讓計算機能夠自動地將一種自然語言翻譯成另一種自然語言。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,機器翻譯面臨著巨大的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。這篇文章將從數(shù)據(jù)清洗和處理的角度探討機器翻譯的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。 機器翻譯具有廣泛的應用,例如

    2024年04月15日
    瀏覽(20)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包