PyTorch 机器翻译示例（torchtext.examples.machine_translation）

🎯 本示例提供了一个完整的端到端框架，用于训练序列到序列（seq2seq）模型，支持多语言翻译任务。

核心功能

1. 数据加载

   • 使用 torchtext 提供的 LanguageModelDataset 加载平行语料库
   • 支持中英文等多语言对（如: 中文→英语，英语→法语）
   • 📁 数据预处理包含分词、词向量构建与数据集划分

2. 模型架构

   • 基于 LSTM 或 Transformer 的编码-解码结构
   • 🧠 包含注意力机制（Attention）的扩展版本
   • 可自定义词表大小与嵌入维度

3. 训练流程

   • 支持 GPU 加速训练
   • 🔄 包含学习率调整与早停机制
   • 📈 提供训练损失可视化（可点击 PyTorch 可视化教程 深入了解）

4. 评估与推理

   • 支持 BLEU 分数评估翻译质量
   • ✅ 可导出训练好的模型用于实时翻译
   • 📚 示例代码包含详细注释（可点击 代码详解 查看）

扩展阅读

🔗 点击此处查看 torchtext 官方文档 了解更详细的 API 说明
📊 点击此处查看 seq2seq 模型对比实验

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