TensorFlow NLP 机器翻译代码示例 🤖

欢迎访问 TensorFlow NLP 机器翻译 代码库！以下内容将帮助您快速入门基于 Transformer 的序列到序列模型（seq2seq）实现。

代码结构概览 📁

1. 数据预处理

   • 加载并清洗平行语料（如英德对照数据）
   • 构建词汇表与子词编码（SubwordTextEncoder）
   • 使用 tf.data.Dataset 创建训练/验证/测试数据集

2. 模型构建

   class Transformer(tf.keras.Model):
       def __init__(self, ...):
           super().__init__(...)
           # 编码器与解码器层定义
           self.encoder = Encoder(...)
           self.decoder = Decoder(...)
           self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
   

   • 包含自注意力机制（Self-Attention）与前馈网络（FFN）
   • 支持多头注意力（Multi-Head Attention）与位置编码（Positional Encoding）

3. 训练流程

   • 使用 tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy 计算损失
   • 通过 tf.keras.optimizers.Adam 优化训练
   • 添加注意力权重可视化（如 attention_weights）

扩展阅读 🔗

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