机器翻译和数据集 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。 数据预处理 将数据集清洗、转化为神经网络的输入minbatch 分词 字符串—单词组成的列表 建立词典 单词组成的列表—单词id组成的列表 载入数据集 Encoder-Decoder encoder：输入到隐藏状态 decoder：隐藏状态到输出 Sequence to Sequen

动手学深度学习：机器翻译及相关技术，注意力机制与seq2seq模型，Transformer 初次学习机器翻译相关，把课程的概念题都记录一下。 目录： 1、机器翻译及相关技术 2、注意力机制与seq2seq模型 3、Transformer 1、机器翻译以及相关技术 1、机器翻译以及相关技术 1、关于Sequence to Sequence模型说法错误的是： A 训练时decoder每个单元输出得到的单词作为下一个单元的输入单词。 B 预测时decoder每个单元输出得到的单词作为下一个单元的输入单