深度学习中的机器翻译——从RNN编码器-解码器到LSTM Seq2Seq

在自然语言处理领域，机器翻译一直是一个具有挑战性的任务。近年来，深度学习技术的快速发展为机器翻译带来了新的突破。本文将介绍从经典的RNN编码器-解码器模型到LSTM Seq2Seq模型的演进过程，并提供相应的源代码实现。

1. RNN编码器-解码器模型
   RNN编码器-解码器（RNN Encoder-Decoder）是机器翻译中常用的框架之一。它由两个主要部分组成：编码器和解码器。编码器将输入序列（源语言句子）转化为一个固定长度的向量表示，解码器则根据该向量生成目标语言句子。

在代码实现上，我们可以使用TensorFlow框架来构建RNN编码器-解码器模型。以下是一个简化的例子：

import tensorflow as tf

# 定义编码器
encoder_inputs = tf.keras.Input(shape