19、神经网络语言翻译：从理论到实践

神经网络语言翻译：从理论到实践

1. 语言翻译技术简介

在过去，当我们身处不熟悉语言环境时，理解当地标识可能会很困难。但如今，借助手机应用，我们可以轻松获得翻译。语言翻译背后涉及多种技术，核心是机器学习模型，它基于庞大的预定义词汇库进行逐词翻译。不过，这种逐词或序列到序列的翻译方式在机场和路牌等场景中准确率较高，但在自然语言句子翻译中可能效果不佳。例如，“How are you today?” 这样的句子不能简单地独立翻译每个单词。早期谷歌采用统计语言翻译，2016 年开始使用神经机器翻译（NMT）。

2. 序列到序列建模

我们将利用之前学过的 RNN 和 LSTMs 网络模型，结合编码器/解码器和注意力机制来创建神经机器翻译模型。编码器/解码器模型是通用序列到序列建模的一类，应用广泛，如情感分析、神经机器翻译、聊天机器人、命名实体识别和文本生成等。在本章中，我们专注于英语短语到西班牙语的翻译，例如 “How are you?” 翻译为 “¿Cómo estás?”，输出序列长度不一定与输入相同。

3. 编码器/解码器架构

3.1 编码器

编码器和解码器是序列到序列模型的两个主要组件，都使用 LSTMs。LSTMs 能够记住长序列且不会出现梯度消失问题，是语言翻译模型的理想选择。以 “Peter is a good boy” 为例，我们将输入句子按单词拆分，在每个时间步输入到编码器的 LSTM 中，LSTM 计算隐藏状态值 $h_i$，这些隐藏状态和下一个单词将在下一步输入到解码器。编码器的初始状态通常是零向量，最终状态（思想向量）作为解码器的输入。