基于attention的seq2seq机器翻译实践详解
思路 文本处理,这里我是以eng_fra的文本为例,每行是english[tab]french,以tab键分割。获取文本,清洗。 分别建立字典,一个english,一个french。 根据字典写好seq2id的函数(文本序列->数字序列),并调用将文本序列化。 初始化Encoder,Decoder模型;选择合适的优化器;设置lr,epochs等参数; 开始循环迭代: 1.因为文本太大,这里是随机选择某句进行训练。 2.句子通过Encoder,Encoder产生新的隐层和每层的输出;再将开始标志通过传给Decoder结合Encoder的隐层和每层的输出(期间用到attention,下面详细讲解)
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