文件名称:
Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer知识点总结
开发工具:
文件大小: 59kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：机器翻译
把一种语言自动翻译为另一种，输出的是单词序列（其长度可能与原序列不同）
步骤为：数据预处理 —> Seq2Seq模型构建 —> 损失函数 —> 测试
数据预处理：
读取数据。 处理编码问题，删除无效字符串
分词。把字符串转化为单词列表。
建立字典。把单词组成的列表转化为单词索引的列表
在tf、pytorch这类框架中要做padding操作，使一个batch数据长度相等
定义数据生成器。
Seq2Seq
6. 先用循环神经网络编码成一个向量再解码输出一个序列的元素。然后通过比较此序列元素和真实标签计算损失来学习。
7. 进行编码、解码过程中，数据皆以时间步展开
8. 模型复杂度可通过
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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