深入详解人工智能自然语言处理（NLP）之机器翻译与文本生成：掌握Seq2Seq、Transformer等模型

深入详解人工智能自然语言处理（NLP）之机器翻译与文本生成：掌握Seq2Seq、Transformer等模型

自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）中的一个重要领域，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。机器翻译（Machine Translation, MT）和文本生成（Text Generation）是NLP中的两个关键应用。随着技术的进步，基于深度学习的模型，尤其是序列到序列模型（Seq2Seq）和Transformer架构，已成为当前最主流的方法。本文将深入探讨这些模型的原理、应用和示例代码，帮助读者深入理解NLP中的机器翻译和文本生成。

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一、机器翻译（Machine Translation，MT）

1. 机器翻译简介

机器翻译是NLP的一个经典任务，目标是自动将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。过去的机器翻译方法主要基于规则和统计学模型，如基于短语的翻译模型（Phrase-based Translation Models）。然而，这些方法通常存在翻译质量差、难以处理长句和语法结构复杂的文本等问题。

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