动手学pytorch-机器翻译

动手学pytorch-机器翻译

1. 机器翻译与数据集
2. Encoder Decoder
3. Sequence to Sequence
4. 实验

1. 机器翻译与数据集

机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。
主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。
数据集采用 http://www.manythings.org/anki/ 的fra-eng数据集

1.1数据集预处理

1.2 创建dataloader

2. Encoder Decoder

encoder：输入到隐藏状态
decoder：隐藏状态到输出

3. Sequence to Sequence

3.1 结构

训练

预测

具体结构：

3.2 代码实现

4. 实验

动手学pytorch-机器翻译

原文：https://www.cnblogs.com/54hys/p/12316055.html