***bpe subword（机器翻译）

个人理解：
bpe subword可以用来解决 “机器翻译” 中，“未登录词”的问题。
所谓“未登录词”，是指“测试集/验证集”中出现 但是 在“训练集”中没有出现的 单词。

原始的“机器翻译”是在word-level下进行训练的。
先用语料库构建dictionary，给出dictionary中每个word的编码。然后，把sentence投入模型进行训练。

有一个疑问：
比如：在“英 -> 中”translation system中，encoder部分每个cell输入的是一个word embedding。那decoder部分每个cell的input部分是decoder上一时刻cell output的value，还是output word的word embedding？
个人感觉，是后者，即 word embedding。即：在 机器翻译 中，要训练 中/英 两种语言的 wordembedding。

而，bpe subword是同时在word-level和char-level下进行训练的。
首先，利用bpe形成codec文件，即“最高频词子字符串” 集 文件。
然后，利用codec文件，形成dictionary文件。此dictionary中，既有word-level，也有char-level。
第三，将训练集 根据 bpe 进行解码，对应到dictionary中的各个item，得到 各个item的 特征向量。
第四，根据得到的 特征向量（即：wordembedding），将其投入到 模型，进行训练。（此步过程 与 传统的 机器翻译 相同）。

参考博文：
AI Challenger 2018 简记
bpe分词算法的原理以及在机器翻译中的应用
一分钟搞懂的算法之BPE算法
机器翻译 bpe——bytes-pair-encoding以及开源项目subword-nmt快速入门

补充几个用于 机器翻译 的工具：
1）tensor2tensor
2）Marian