🌍 什么是 RNN 机器翻译？

RNN（循环神经网络）是一种处理序列数据的神经网络结构，广泛应用于机器翻译领域。通过捕捉语言的时序依赖关系，RNN 能将一种语言的文本序列转换为另一种语言的输出序列。

📌 核心原理

  • 序列到序列（seq2seq）模型
    由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，编码器将源语言输入转换为上下文向量，解码器根据该向量生成目标语言输出

    RNN_结构

  • 长短时记忆网络（LSTM）
    通过门控机制解决传统 RNN 的梯度消失问题，更适合长文本翻译

    LSTM_原理

🧠 实现步骤

  1. 数据准备
    使用平行语料库（如英汉对照文本）构建词汇表，划分训练/验证/测试集
    👉 查看数据预处理教程

  2. 模型构建

    • 编码器：将源语言序列转换为固定长度的上下文向量
    • 解码器：基于上下文向量生成目标语言序列
    • 注意力机制（可选）：提升长文本翻译效果
    序列到序列_模型

  3. 训练与优化

    • 使用交叉熵损失函数
    • 通过反向传播更新参数
    • 添加 dropout 层防止过拟合
    • 使用 GPU 加速训练过程

🚀 实战案例

尝试用 RNN 实现英译中：

# 示例代码片段
import torch
from torch import nn

class RNNTranslator(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, hidden_dim):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.Embedding(vocab_size, hidden_dim)
        self.rnn = nn.LSTM(hidden_dim, hidden_dim)
        self.decoder = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size)
    
    def forward(self, src, trg):
        # 实现细节...
        pass

👉 深入PyTorch实现细节

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