8、神经机器翻译：从理论到实践

神经机器翻译：从理论到实践

在自然语言处理领域，神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）是一项具有重要意义的技术。它能够实现不同语言之间的自动翻译，为人们跨越语言障碍提供了有力的支持。本文将详细介绍神经机器翻译的相关知识，包括推理过程、数据处理、模型定义、训练以及推理模型的构建等方面。

1. 推理过程

在神经机器翻译中，推理过程的架构流程与训练过程有所不同。具体步骤如下：
1. 将源语言输入序列输入到编码器网络，编码器会产生最终的隐藏状态和细胞状态 [hf, cf]。
2. 将 [hf, cf] 输入到解码器的隐藏状态和细胞状态中。
3. 将解码器转换为单时间步，第一个输入到解码器的是虚拟的 [START] 词。
4. 基于 [hf, cf] 和初始的虚拟词 [START]，解码器会输出一个词 w 以及新的隐藏状态和细胞状态 [hd, cd]。
5. 将词 w 与新的隐藏状态和细胞状态 [hd, cd] 再次输入到解码器，以生成下一个词。
6. 重复上述过程，直到遇到序列结束字符。

graph LR
    A[源语言输入序列] --> B(编码器网络)
    B --> C([hf, cf])
    C --> D(解码器)
    E([START]) --> D
    D --> F(输出词 w)
    D --> G([hd, cd])
    F --> H(再次输入解码器)
    G --> H
    H --> I{是否遇到结束字符}