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
)
