Neural Machine Translation (NMT) 是一种使用神经网络技术进行机器翻译的方法。与传统基于规则的机器翻译方法相比，NMT 在翻译质量上取得了显著的提升。
核心概念
- 编码器 (Encoder)：将源语言句子转换为固定长度的向量表示。
- 解码器 (Decoder)：将编码器生成的向量表示解码为目标语言句子。
- 注意力机制 (Attention Mechanism)：帮助解码器关注源语言句子中与当前翻译词相关的部分。
工作流程
- 输入句子：将源语言句子输入到编码器。
- 编码：编码器将源语言句子转换为向量表示。
- 解码：解码器根据编码器生成的向量表示，逐词生成目标语言句子。
- 注意力：解码器在生成每个词时，会根据注意力机制关注源语言句子中与当前翻译词相关的部分。
应用场景
- 跨语言交流：帮助不同语言的人进行交流。
- 内容本地化：将内容翻译成目标语言，以适应不同地区的用户需求。
- 搜索引擎：提高搜索结果的质量和可用性。
NMT Architecture
更多信息
想要深入了解 NMT 的朋友可以阅读我们的教程 深度学习基础教程。