Seq2Seq 机器翻译论文解读

Seq2Seq（Sequence to Sequence）是一种流行的神经网络模型，被广泛应用于机器翻译领域。本文将简要解读一篇关于 Seq2Seq 机器翻译的经典论文。

序列到序列模型

Seq2Seq 模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器负责将输入序列转换成一个固定长度的向量表示，解码器则根据这个向量表示生成输出序列。

论文简介

这篇论文提出了基于注意力机制的 Seq2Seq 模型，有效地解决了长距离依赖问题，显著提升了机器翻译的准确率。

关键技术

  1. 编码器与解码器：编码器采用 LSTM（Long Short-Term Memory）网络，能够处理长序列输入；解码器同样使用 LSTM，并引入了注意力机制。
  2. 注意力机制：注意力机制使得解码器在生成每个输出词时，能够关注输入序列中的不同部分，从而更好地捕捉长距离依赖关系。
  3. 损失函数：论文采用了交叉熵损失函数，对预测概率进行优化。

应用实例

Seq2Seq 模型在多种机器翻译任务中取得了显著的成果，例如：

  • 英译中：将英语句子翻译成中文。
  • 中译英：将中文句子翻译成英语。
  • 其他语言翻译：将一种语言翻译成另一种语言。

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Attention Mechanism