引言:翻译技术的演进之路
从早期的基于规则的机器翻译(RBMT)到统计机器翻译(SMT),再到如今主导行业的神经机器翻译(NMT),翻译技术已经走过了漫长的发展道路。现代翻译系统不仅能够处理简单的句子,还能理解上下文、识别领域术语,甚至捕捉微妙的文化差异。
本系列文章将带您深入探索现代翻译技术的核心算法与实践。作为开篇之作,本文将重点介绍神经机器翻译的基础架构——序列到序列(Seq2Seq)模型,并通过Python和PyTorch实现一个完整的翻译系统原型。
序列到序列模型基础
序列到序列(Seq2Seq)模型是神经机器翻译的基石,它由两个主要组件构成:
- 编码器(Encoder):将源语言句子编码为固定长度的上下文向量
- 解码器(Decoder):基于上下文向量生成目标语言句子
import torch
import torch.nn as nn
imp