Research and case analysis of specific tasks in deep learning applications

1. 题目

Assignment requirements:

1. Choose a field

   Focus on a specific research area and choose 2 sub-tasks. You can choose from the table below or choose your own.

2. Research content

   Investigate cases of deep learning for specific tasks, including the datasets, models, and evaluation metrics used.

Assignment submission content:

1. Report document: Each student shall submit a report document containing the above content (can be in Word or PDF format)
2. PPT report: The team leader prepares a 10-minute PPT report for presentation in class and submits the report document.

Grading:

1. Case study (50%): completeness of the case and accurate description of the case analysis.
2. Report document quality (50%): degree of condensation, division of labor, organizational structure, expression ability, time control, etc.

机器翻译

1. 引言

机器翻译是使用计算机程序将一种语言转换为另一种语言的过程。自20世纪50年代初期以来，机器翻译已经从基于规则的方法发展到使用复杂的统计模型和深度学习技术。

2. 关键技术和发展历程

• 基于规则的机器翻译：最早期的方法，依赖于语言学家制定的大量语法和词汇规则。
• 统计机器翻译：20世纪90年代，基于大量双语文本语料库的统计方法开始流行。
• 神经机器翻译（NMT）：近年来，基于深度学习的NMT成为主流。NMT使用序列到序列（Seq2Seq）模型，特别是Transformer模型，提供了更好的翻译质量和流畅性。

3. 主要数据集和模型

• 数据集：WMT（Workshop on Machine Translation）提供多语种翻译任务的标准数据集。IWSLT（International Workshop on Spoken Language Translation）专注于口语和低资源语言。
• 模型：Transformer模型因其自注意力机制和并行处理能力而在机器翻译中占据主导地位。

4. 评估指标

• BLEU（BiLingual Evaluation Understudy）：最常用的自动评估指标，通过比较机器翻译输出与一个或多个参考翻译的重叠来评估质量。
• 其他指标包括METEOR、TER等，它们考虑了语义一致性和语法正确性。

5. 挑战和未来趋势

• 挑战：上下文理解、口语和非标准语言的处理。
• 未来趋势：低资源语言的翻译、实时翻译技术的发展。

情感分析

1. 引言

情感分析是指确定和提取文本中的主观信息和情感倾向的过程。它在市场分析、社交媒体监控、客户服务等领域中具有重要应用。

2. 技术方法和发展

• 早期方法：基于固定词典和规则的简单情感分析。
• 机器学习方法：使用特征工程和分类算法，如支持向量机（SVM）。
• 深度学习方法：利用CNN、RNN等深度学习模型进行更复杂的情感分析，这些模型可以捕获更深层次的语言特征。

3. 主要数据集和模型

• 数据集：IMDB电影评论数据集、Twitter情感数据集等，这些数据集包含标记了情感极性的文本。
• 模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和LSTM（Long Short-Term Memory）等模型在情感分析中表现优异。

4. 评估指标

• 常用的评估指标包括准确率、召回率和F1分数，这些指标可以衡量模型在情感分类任务中的性能。

5. 挑战和未来方向

• 挑战：处理讽刺、双关语等

复杂文本；跨文化和跨语言的情感分析。

• 未来方向：提高模型的泛化能力；自适应和实时情感分析系统的开发。

结论

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