開源 | 哈佛大學(xué)NLP組開源神經(jīng)機器翻譯工具包OpenNMT：已達到生產(chǎn)可用水平
2016-12-20 14:06:47 etogether.net 機器之心mp 次
神經(jīng)機器翻譯是近段時間以來推動機器翻譯發(fā)展的主要推動力。今天，哈佛大學(xué)自然語言處理研究組（Harvard NLP）宣布開源了其研發(fā)的神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng) OpenNMT，該系統(tǒng)使用了 Torch 數(shù)學(xué)工具包。該研究組在官網(wǎng)上表示該系統(tǒng)已經(jīng)達到生產(chǎn)可用的水平（industrial-strength）。
官網(wǎng)：http://opennmt.net
代碼：https://github.com/opennmt/opennmt
演示：https://demo-pnmt.systran.net
Docker 容器：https://hub.docker.com/r/harvardnlp/opennmt
OpenNMT 可以像主要的翻譯服務(wù)提供商的已投入生產(chǎn)的系統(tǒng)那樣使用。該系統(tǒng)簡單易用，易于擴展，同時也能維持效率和當(dāng)前最佳的翻譯準(zhǔn)確度。
其特性包括：
簡單的通用型接口，僅需要源文件和目標(biāo)文件；
為高性能 GPU 訓(xùn)練進行了速度和內(nèi)存優(yōu)化；
可以提升翻譯性能的最新研究的特性；
有多個語言對的預(yù)訓(xùn)練好的模型（即將到來）；
允許其它序列生成任務(wù)的擴展，比如歸納總結(jié)和圖像到文本生成。
安裝
OpenNMT 僅需要一次 vanilla torch/cutorch 安裝。它要使用 nn、nngraph 和 cunn。有（CUDA）Docker 容器可選。
快速啟動
OpenNMT 包含三條指令：
1）預(yù)處理數(shù)據(jù)
th preprocess.lua -train_src data/src-train.txt -train_tgt data/tgt-train.txt -valid_src data/src-val.txt -valid_tgt data/tgt-val.txt -save_data data/demo
2）訓(xùn)練模型
th train.lua -data data/demo-train.t7 -save_model model
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