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Google翻譯實作：機器翻譯NLP基礎及模型親手打造

為了解決中國中文的問題，作者肖桐,朱靖波 這樣論述：

★☆★☆★【全中文自然語言處理】★☆★☆★ 有了多拉A夢翻譯年糕誰還要找翻譯社？人人都可以當口譯哥！ 旅遊網紅用手機環遊世界溝通無礙！ 　　當Google翻譯像空氣一樣自然的存在時，我們仿佛忘了機器翻譯走了幾百年，篳路藍縷有多麼的艱辛。身為使用者在享受這些科技的成果時，技術人員則更好奇些神奇應用底層的科學是如何發展出來的。熟悉史丹佛CS224n NLP課程的人，一定對大師Chris Manning對機器翻譯的重點十分讚嘆。本書就是堪比大師NLP和機器翻譯的真正鉅作。從機器翻譯的歷史、數學原理、理論細節、實作理論、參考資源、最新發展、從最細節到最宏觀的高度都放入書中。NLP是AI上皇冠上

的一個明珠，機器翻譯更是最能展現NLP技術的極緻精華。從事NLP的技術人員、資料科學家、神經網路演算法科學家，如果想要真正進入NLP的世界，本書將會是20年來最重要，最完整、最能精進技術的一個重要提升。 　　本書技術重點 　　✪理性主義及資料主義 　　✪統計語言建議 　　✪詞法/語法分析，以機率圖/分類器模型 　　✪科學方法評估翻譯品質 　　✪以詞、扭曲度/繁衍度、短語、句法模型的翻譯方法 　　✪Google大殺器：神經機器翻譯建模 　　✪循環神經網路模型/注意力機制，卷積神經網路模型 　　✪Transformer，自注意力機制 　　✪神經網路翻譯模型訓練/推論/結構最佳化 　　✪小型裝置上

的神經網路機器翻譯 　　✪多模態/多層次機器翻譯 　　✪當代機器翻譯的應用及佈署 本書特色 　　◎機器翻譯簡介 　　說明了從理性主義一直進入到資料主義的過程。接下來說明統計語言建模的基礎，進一步進入詞法語法分析的原理，其中並穿插了翻譯品質的評鑑標準。 　　 　　◎統計機器翻譯 　　介紹了以詞、扭曲度、繁衍度、短語、句法為基礎的機器翻譯原理及實作。 　　◎近代機器翻譯的新世代 – 神經機器翻譯 　　介紹了神經網路及神經語言的建模、循環神經網路模型、卷積神經網路模型及自注意力機制的模型。 　　◎神經翻譯系統的細節 　　包括模型訓練及最佳化，模型的推論，更有針對神經網路系統的結構精進，以及使

用低資源的神經網路(如資料蒸餾)，以及多模態、多層次的機器翻譯，也介紹了新一代神經網路的應用及發展。  

中國中文進入發燒排行的影片

專業華語教材編寫初探：以高級水平政治華語為例

為了解決中國中文的問題，作者姜家禧 這樣論述：

本研究探討針對高級水平學習者之專業華語教材—「政治華語」的編寫原則，並展示政治華語教材之範例。筆者透過整理歸納一般教材編寫原則之研究，進而提出編寫政治專業華語教材時需考量的幾個重要原則：針對性、專業性、真實性、時效性、系統性、多樣性及政治語言特殊性。本教材主要目標為希望學習者通過真實語料學習中美臺在外交歷史上發生的重大事件，藉此提升掌握政治、外交領域相關詞彙和書面語能力。政治華語教材與一般華語教材主要差異是以政治、外交專業領域之真實語料作為教材文本來源，並從中提出常見書面語句型以及政治領域詞彙作為學習內容。教材中也設計相關練習以加強學習者聽、說、讀、寫之能力。次要的目標是希望使用者利用華語了

解基礎的政治及外交專業知識。本教材的適用對象為具有中級水平以上的華語學習者（CEFR B2等級或ACTFL Advanced Mid等級）。尤其是具有國際關係、外交、政治、中文等專業背景或對中、美、臺之政治、外交相關話題感興趣的華語學習者。教材目標確立後，則可以建立教材編寫架構。教材的基本架構包括輸入的語言材料的形式、輸入的知識、語言內容以及交際溝通的任務安排。筆者參考了目前現有已出版之專業華語教材、綜合型華語教材以及閱讀教材等。並從中觀察教材的整體編排及設計，也透過教材比較作為設定教材中的課文、詞彙、語法等內容之參考。政治華語教材的特色為：一、主題內容聚焦在中美臺政治、外交歷史的發展，具有針

對性及特殊性。二、利用真實語料作為文本來源，並保留語料來源的字體形式，讓學習者識讀繁、簡兩種字體。三、介紹常見的政治語境中的搭配詞用法，並透過政治主題相關例句幫助學習者掌握政治話題中的書面語表達形式。教材編寫完成後，進行教學實踐，並設計問卷以搜集學習者和專家對於政治華語教材之滿意度，作為發展政治華語教材的參考，進一步對本研究所編寫之教材進行實際的評鑑。透過五點量表所設計出的問卷結果顯示，具有華語教學背景的專家學者對於政治華語教材之整體滿意度為4.2分；華語學習者對於政治華語教材之整體滿意度為4.5分；參與教學實踐的學習者對於教學環節滿意度為4.6分。經過分析問卷結果及訪談結果，得以統整編寫政治

華語教材時應注意課後練習題的針對性以及聽力方面的訓練。另外，在教材中可以比較政治、外交領域中經常出現的專有名詞在華語地區的不同說法。最後，教材中對於學習目標的設定應更明確，特別是對於華語能力應有更詳細之描述，以供教材使用者參考。

布局：中國科技創新的道路與抉擇

為了解決中國中文的問題，作者倪光南陳勁賀俊張樂 這樣論述：

科技是國家強盛之基，創新是民族進步之魂。面對新一輪科技革命帶來的競爭新形勢，習近平總書記提出關於科技創新的新思想、新論述，其中包括重視重大科技創新成果、大力提升自主創新能力、激發人才創新創造活力、建設世界科技強國目標等，這對於我國當前和今後經濟社會全面發展具有重要的指導意義。實現基礎創新層面的趕超和引領的目標絕不可能一蹴而就，這是一個需要全盤考量的系統工程。決策層面高瞻遠矚的頂層設計，教育體系的改革與籌謀，企業層面的探索與創新等，都應該是這個工程的應有之義。只有真正意識到這些問題的癥結所在，才能找到我們基礎創新的源動力和找到能夠真正解決困難的有效方案。倪光南，中國工程院院士

、中國科學院計算技術研究所研究員。首創在漢字輸入中應用聯想功能，主持開發了聯想式漢字系統、聯想系列微型機。此後一直致力於發展自主可控的信息核心技術和產業，2011年和2015年分別獲得中國中文信息學會和中國計算機學會終身成就獎。陳勁，清華大學經濟管理學院教授，教育部人文社會科學研究基地——清華大學技術創新研究中心主任，中國科學學與科技政策研究會副理事長，中國管理科學學會副會長，長期從事科技創新政策與企業技術創新管理的研究。賀俊，中國社會科學院工業經濟研究所研究員，中國社會科學院中小企業研究中心主任，中國社會科學院工業經濟研究所企業創新研究室主任。主要研究領域為產業發展、產業政策、企業創新、公司

戰略。張樂，《中國經濟評論》雜誌主筆，中國經濟評論研究院研究員。2017年畢業於對外經濟貿易大學，獲經濟學碩士學位。同年加入經濟日報社，長期從事宏觀經濟、金融等領域深度報道。

運用文字探勘分析人民日報的風格變遷

為了解決中國中文的問題，作者陳庭偉 這樣論述：

大數據發展促使各類型資料的數位化，文字探勘更是當中典範，在不同領域都可看到相關應用，寫作風格是常見議題之一。然而，文章風格容易受到議題的影響，即便是同一作者或文本，文字使用可能因為時空背景等因素而產生差異。以中國共產黨機關報刊《人民日報》為例，內容及題材不僅呈現當代特色，也會顧及官方立場與目的，該報的特色變化可反映中共建國至今的政治及社會變遷。因此本文以《人民日報》的風格變化為研究目標，藉由比較各年度的遣詞用字差異，透過統計方法及分群劃分不同時期；另外，本文也運用多種關鍵詞偵測指標，篩選各時期的代表詞作為分類的解釋變數，希望能夠兼顧準確率、運算速度、解釋性。本文以《人民日報》1949～201

9年頭版報導為研究素材，因為頭版內容大多涉及全國性及國際等重大事務，避免某些地方性事務造成用詞的異質性。本文先考量探索性資料分析，包括字、詞以及字詞的Jaccard、Yue相似指標，挖掘《人民日報》的文字基本特性；接著套用群集分析近年中國分成數個時期，再與專家的分期結果比較。研究發現：透過雙字詞更能看出各時期的差異，如果以雙字詞或相似指標進行分群，《人民日報》可分為四個時期（或可命名為「建國」、「文化革命」、「改革開放」、「現代化」），不同分群方法的分析結果相當一致，而各時期的用詞風格有明顯差異。另外，分類解釋變數的挑選以本文提出的代表詞偵測指標最佳，無論是準確率、運算速度、解釋性三者的結果，

都優於卡方指標或維度縮減等方法。