24、自然语言处理与图像字幕生成技术详解

自然语言处理与图像字幕生成技术详解

1. 自然语言处理模型构建与训练

1.1 模型编译

在自然语言处理中，我们首先需要编译模型。编译过程使用选定的优化器和损失函数，代码如下：

model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss)

这里的 optimizer 是优化器， loss 是损失函数，它们共同决定了模型的训练方向和效果。

1.2 模型训练

编译完成后，我们开始训练模型。通过调用模型的 fit 方法，设置训练的轮数（ EPOCHS ），示例代码如下：

EPOCHS = 20
model.fit(dataset, epochs=EPOCHS)

在这个例子中，每一轮训练大约需要 70 秒。

1.3 推理过程

推理阶段是将给定的英文句子翻译成德语。我们创建了一个名为 translate 的函数，具体步骤如下：
1. 使用之前创建的分词器对输入语句进行编码，并添加开始和结束标记。
2. 设定最大序列长度为 10，通过循环遍历输入的 10 个单词，逐个进行翻译，同时关注整个输入句子。

以下是 translate 函数的代码：