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

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3. Sequence to Sequence

3.1 结构

训练
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预测

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具体结构:
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3.2 代码实现

4. 实验

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转载自www.cnblogs.com/54hys/p/12316055.html