基于PyTorch实现Seq2Seq + Attention的英汉神经机器翻译
本仓库提供了一个基于PyTorch实现的Seq2Seq + Attention模型的英汉神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）资源文件。该模型结合了序列到序列（Seq2Seq）架构和注意力机制（Attention Mechanism），能够有效地处理长距离依赖关系，提升翻译质量。
项目简介
本项目旨在通过PyTorch框架实现一个高效的英汉神经机器翻译系统。Seq2Seq模型是神经机器翻译中的经典架构，而注意力机制的引入进一步增强了模型对输入序列中不同部分的关注度，从而提高了翻译的准确性和流畅性。
主要功能
- Seq2Seq架构：采用编码器-解码器结构，编码器将输入序列编码为固定长度的上下文向量，解码器则根据该向量生成目标序列。
- 注意力机制：在解码过程中引入注意力机制，使得模型能够动态地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。
- 数据预处理：包括文本清洗、分词、词嵌入等步骤，确保输入数据符合模型的要求。
- 训练与评估：提供训练脚本和评估脚本，支持模型的训练和性能评估。
使用方法
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/your-repo-url.git cd your-repo-directory - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt -
数据准备： 将训练数据和测试数据放置在指定目录下，并按照要求进行预处理。
- 训练模型：
python train.py - 评估模型：
python evaluate.py
参考文献
- Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Neural machine translation by jointly learning to align and translate. arXiv preprint arXiv:1409.0473.
- Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). Sequence to sequence learning with neural networks. arXiv preprint arXiv:1409.3215.
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。