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我是一个初学者程序员，所以我仍在努力掌握一些东西。请温柔一点。

我正在尝试在 OS X 上安装和编译 Moses（ http://www.statmt.org/moses/?n=Development.GetStarted ），但遇到了很多问题。

我一直按照这个网站（http://www.statmt.org/moses_steps.html）的说明进行操作，一切顺利，直到我真正编译了摩西。我正在使用以下代码：

这应该在 dist/bin/ 中创建几个文件，包括 moses.ini 解码器本身。但是， dist/bin/ 文件夹根本没有出现。在 Moses 编译过程中，我没有看到任何错误——在我真正检查文件并尝试运行 Moses 之前，一切似乎都很顺利。

当我尝试运行测试时，我使用以下内容：

我收到错误：没有这样的文件或目录。

有谁知道我可能做错了什么？任何和所有的建议将不胜感激。

谢谢！

我试图制作一个基线 MT 系统。只是为了检查它是如何工作的，我制作了只有 2000 个句子的源 (S) 和目标 (T) 语言语料库。第一步是为机器翻译 (MT) 系统准备数据。在这一步中，我们首先必须执行Baseline SMT中提到的标记化。我用过这段代码：

（说 S = 法语 & T = 英语）

2小时后我检查它仍在运行。我很好奇，因为它没有预料到。然后我只用了十句话。令我惊讶的是，已经 30 分钟了，它仍在运行。

我做错什么了吗？

PS：OS = Ubuntu 14.04.5 LTS Sony ultrabook 没有双启动。

我正在开发一个需要能够翻译部分句子的应用程序。问题是，如果我将这些部分发送到谷歌翻译之类的翻译 API，则翻译在它们发生的上下文中通常没有意义。例如：

他离开大楼

如果我将叶子翻译成任何目标语言，我可能会在“树的叶子”的上下文中得到结果，这在示例中当然没有意义。因此，翻译需要考虑上下文。如果我将翻译句子扩展为He Leaves ，我会得到He Leaves的正确翻译。但是，我丢失了叶子的翻译，这是我正在寻找的词。

有谁知道我应该如何处理这个问题？请记住，Google Translate API 是一个付费 API，所以我想尽量减少我从 API 请求的翻译量。

我需要将西班牙语推文翻译成英文进行研究。我找到了一些工具包。其中，Moses被一些研究论文使用，其他新兴工具包将其用作评估目的的基准。所以我正在考虑将其作为候选人。另外，我从斯坦福大学找到了一个名为Phrsal的工具包，它似乎也不错。我找到的最后一个来自著名的nltk图书馆。它还有一个翻译包。他们每个人都说他们使用phrase based statistical machine translation技术和其他一些技术。现在我的问题是，从实践或理论的角度来看，哪个最适合用于推文翻译。或者google translator api将是最好的解决方案？

我正在使用 MGIZA++ 来对齐来自联合国平行语料库的双文字。</p>

在使用 MGIZA++ 训练对齐模型之前，我需要使用mkcls脚本创建隐马尔可夫模型算法所需的类，如下所示：

我正在用 1,000,000 行的语料库上尝试它，但这需要很长时间并且仍然无法得到结果（当我尝试一个小数据集时，它可以工作）。

是否有用于执行 mkcls 的多线程或并行工具包？

我正在使用内置tf.nn.seq2seq.embedding_attention_seq2seq()函数，但参数有一些问题feed_previous，在训练期间，groundtruth 被输入解码器，而在测试期间，我们将最后一个时间步的输出输入解码器。问题是，一旦我设置了feed_previous参数，我就无法更改该参数。我想在每个 epoch 测试我的模型，我应该怎么做？

我正在用 moses 构建一个自动翻译器。为了提高其性能，我使用对数线性权重优化。这种技术有一个随机分量，它会对最终结果产生轻微影响（但我不知道具体有多少）。

假设模型的当前性能为 25 BLEU。

假设现在我修改了语言模型（例如更改平滑），我得到了 26 BLEU 的性能。

我的问题是：我怎么知道改进是因为修改，还是只是来自随机分量的噪声？

我正在使用 Tensorflow seq2seq教程来玩机器翻译。假设我已经对模型进行了一段时间的训练，并确定我想用新词来补充原始词汇以提高模型的质量。有没有办法暂停训练，在词汇表中添加单词，然后从最近的检查点恢复训练？我试图这样做，但是当我再次开始训练时，我得到了这个错误：

显然，新词汇更大，因此张量大小不匹配。有没有办法解决这个问题？

我的笔记本电脑上有一个 Python Flask 应用程序，它成功地访问了 Bluemix 上的 Watson Language Translator，正如Bluemix API 文档中所述

我现在想将我的 Python Flask 应用程序移动到 Bluemix 并完全在 Bluemix 中访问 Language Translator 服务。所以我不能再使用from watson_developer_cloud import LanguageTranslatorV2 as LanguageTranslator

究竟如何使用语言翻译服务凭证访问 Bluemix 中的语言翻译服务？

我有一个 TMX 格式的大型并行语料库，我想用它来训练 Microsoft Translator Hub 中的自定义 Microsoft MT 引擎。然后，我想在 Azure 上部署这个训练有素的 MT 引擎，并在基于云的 CAT 工具中使用它。有没有分步指南如何做到这一点？