机器翻译seq2seq-阿里云

机器翻译——基于注意力机制的seq2seq结构（下）

六、相关参数设置tf.data.Dataset.from_tensor_slices：将输入张量和目标张量混合为一个TensorSliceDataset对象，把输入和目标对应，即切片操作。shuffle: 对from_tensor_slices处理的数据，进行混合，混合就是打乱原数组之间的顺序，数组...

机器翻译——基于注意力机制的seq2seq结构（上）

前言该项目是一个基于注意力机制的seq2seq结构的由英语和西班牙语互译的项目，一共有11万对句子，文章中训练使用到的数据对为3万，可以根据个人机器配置灵活调整。0、seq2seq结构介绍以及机器翻译整体流程介绍0-1、seq2seq结构介绍seq2seq结构介绍：seq2seq模型是以编码（Enc...

在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型（三）

9.Seq2Seq（编码器+解码器）代码实现class Seq2Seq(nn.Module): def __init__(self, Encoder_LSTM, Decoder_LSTM): super(Seq2Seq, self).__init__() self.Encoder_LSTM = En...

在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型（二）

4.编码器模型架构（Seq2Seq）在开始构建seq2seq模型之前，我们需要创建一个Encoder，Decoder，并在seq2seq模型中创建它们之间的接口。让我们通过德语输入序列“ Ich Liebe Tief Lernen”，该序列翻译成英语“ I love deep learning”。L...

在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型

1.介绍神经机器翻译(NMT)是一种机器翻译方法，它使用人工神经网络来预测一个单词序列的可能性，通常在一个单一的集成模型中建模整个句子。对于计算机来说，用一个简单的基于规则的系统从一种语言转换成另一种语言是最困难的问题之一，因为它们无法捕捉到过程中的细微差别。不久之后，我们开始使用统计模型，但在进入...

6_机器翻译与Seq2Seq模型

一、Sequence-to-Sequence Model (Seq2Seq)机器翻译：多对多的问题，输入和输出的长度都不固定1.1 Machine Translation Data（机器翻译数据）Tab-delimited Bilingual Sentence Pairs: http://www.m...