Mosesのマニュアルインストール - Qiita
学校の共用計算機などを利用する際に、マニュアルインストールを要する場合がある。 基本的には公式のマニュアルインストールに則れば良い。 そのときの備忘録。 学校の計算機の環境 - OS:Red Hat Enterprise Linux Server release 6.7 - 1プロセスで最大16スレッド - boostはインストールされておらず、ライブラリなどはおそらくほぼ標準構成 おそらくREHEL6系なら以下の手順でインストール可能なはず。 -- boostのインストール 任意のディレクトリ（ここでは、$HOME/env以下）にインストールする。 mkdir moses_install_src cd moses_install_src wget http://downloads.sourceforge.net/project/boost/boost/1.60.0/boost_1_60_
Mosesの後輩への引き継ぎのためのまとめ - Qiita
この記事の目的 「言語処理研究室の後輩」がMosesを使う（動かす）ために、できる限り最低限必要な情報および情報にたどり着く道筋をまとめる。（基本的に日本語の情報） 全てを理解するのは厳しいので、こんな情報があるということを頭に入れておく。 統計的機械翻訳の概要 ＊順不同 書籍「コロナ社の自然言語処理シリーズ4 機械翻訳」 Graham Neubig先生のチュートリアル資料 フレーズベース統計的機械翻訳システムの構築法 筑波大、山本先生の統計的機械翻訳入門のスライド 上垣外さんの30分で学ぶ句に基づく統計的機械翻訳のスライド 統計的機械翻訳を構築するためにさまざまな手法があることや、評価にもいろいろあることを知っておく。 Mosesの概要 Mosesは統計的機械翻訳システムである。 対訳コーパスを用意すれば、統計的機械翻訳を試すことができる。 いろいろな統計翻訳の手法が実装されている。 E
seq2seq-attnニューラル機械翻訳を試す - Qiita
@tkngueと共著 TL;DR NMTを試してみました. 翻訳結果を見ると、うまくいっている翻訳は驚きの結果でした. ただ,内容語をとんでもない間違いかたをしているものもあったりして面白かったです. 概要 "でぃ〜ぷらーにんぐ"の波が機械翻訳にも来ていて 大きなパラダイムシフトになりつつあります. その圧倒的な表現能力の高さ や 高価なGPGPUが大量にないと話にならないお金持ちゲーであること や 膨大なハイパパラメータ（学習の際の設定の組み合わせ）が 存在することから 「さわるの嫌だなー」と思いつつも、さわらざるを得ない状況になったので触ってみました. 実際にさわってみて, やっぱり凄かったので 投稿する次第です. 本稿では, 再配布可能な対訳コーパスKFTTを対象に日英翻訳をニューラルネット翻訳(NMT)で試してみます. 加えて, これまでのフレーズベースの統計的機械翻訳の典型的なツ
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