PyTorch实战：基于Seq2seq模型处理机器翻译任务(模型训练及验证)
本仓库提供了一个基于PyTorch的Seq2seq模型，用于处理机器翻译任务的资源文件。该模型主要用于英译中翻译任务，并包含了模型的训练和验证过程。
内容概述
- 数据预处理：详细介绍了如何从IWSLT 2015数据集中提取演讲内容，并进行分词和词频统计。
- 模型构建：包括Encoder和Decoder的定义，以及Seq2Seq模型的整体架构。
- 模型训练：介绍了如何使用80%的数据进行训练，20%的数据进行验证。
- 模型评估：提供了模型评估的方法和代码。
使用方法
- 数据准备：下载IWSLT 2015数据集，并按照文章中的步骤进行数据预处理。
- 模型训练：运行训练脚本，开始模型的训练过程。
- 模型验证：使用验证集对训练好的模型进行评估。
依赖库
- PyTorch
- tqdm
- pickle
参考文献
本项目参考了《PyTorch自然语言处理入门与实战》第九章的内容，并在此基础上进行了详细的代码注释和实现。
贡献
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许可证
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