【nlp】2.7 seq2seq英译法实战项目解析

最新推荐文章于 2025-12-02 09:06:09 发布
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分类专栏： NLP自然语言处理 文章标签： 自然语言处理 gru 翻译
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lys_828/article/details/134409557
该博客介绍了seq2seq模型在英法翻译项目中的应用，详细解析了模型架构，包括GRU编码器和解码器的构建，并讨论了teacher_forcing在训练中的作用。内容涵盖了数据预处理、模型训练和评估，以及Attention机制的可视化分析。

seq2seq英译法实战项目

1 seq2seq介绍

1.1 seq2seq模型架构

在这里插入图片描述
seq2seq模型架构分析:

seq2seq模型架构包括三部分，分别是encoder(编码器)、decoder(解码器)、中间语义张量c。其中编码器和解码器的内部实现都使用了GRU模型
图中表示的是一个中文到英文的翻译：欢迎 来 北京 → welcome to BeiJing。编码器首先处理中文输入"欢迎 来 北京"，通过GRU模型获得每个时间步的输出张量，最后将它们拼接成一个中间语义张量c；接着解码器将使用这个中间语义张量c以及每一个时间步的隐层张量, 逐个生成对应的翻译语言

我们的案例通过英译法来讲解seq2seq设计与实现。

2 数据集介绍

文件中包含了英语和法语的语料，具体格式如下

i am from brazil .  je viens du bresil .
i am
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