57、神经网络机器翻译：从基础到优化

神经网络机器翻译：从基础到优化

1. 引言

在自然语言处理领域，文本生成、情感分析和机器翻译等任务都备受关注。本文将聚焦于神经网络机器翻译（NMT），详细介绍如何构建一个简单的英语到西班牙语的翻译模型，并探讨一些优化技术。

2. 简单的编码器 - 解码器网络

简单的NMT模型架构如下：
- 编码器接收英语句子作为输入。
- 解码器输出西班牙语翻译。在训练过程中，解码器的输入是西班牙语翻译，但会向后移动一步，即使用上一步应该输出的单词作为输入，这被称为“教师强制”技术，能显著加速训练并提高模型性能。对于第一个单词，解码器会接收序列开始（SOS）标记，并且期望以序列结束（EOS）标记结束句子。

每个单词最初由其ID表示，然后通过嵌入层转换为词嵌入，这些词嵌入被输入到编码器和解码器中。在每一步，解码器为输出词汇表中的每个单词输出一个分数，然后通过softmax激活函数将这些分数转换为概率，概率最高的单词被输出。

3. 数据准备

以下是准备英语/西班牙语句子对数据集的步骤：

import tensorflow as tf
from pathlib import Path
import numpy as np

# 下载数据集
url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/spa-eng.zip"
path = tf.keras.utils.get_file("spa-eng.zip", origin=url, cache_dir="d