1.Transformer自下而上（1）机器翻译之Sequence-to-Sequence模型
2.seq2seq模型、机器基础机器基础attention机制的翻译翻译原理与pytorch实现
3.机器翻译的主要原理和相关技术 笔记
4.统计机器翻译模型
5.Transformer模型入门--机器翻译
6.入门Python神经机器翻译，这是模型模型一篇非常精简的实战指南

Transformer自下而上（1）机器翻译之Sequence-to-Sequence模型

       本文基于《RNN模型与NLP应用》系列课程，深入探讨了Seq2Seq模型在机器翻译中的源码源码应用。内容分为三部分：句子tokenization、机器基础机器基础构建字典与one-hot编码，翻译翻译阿逗源码以及Seq2Seq模型的模型模型详细结构。

       首先，源码源码我们对句子进行tokenization，机器基础机器基础即将句子分割为基本单元，翻译翻译比如“我是模型模型中国人”可以被分解为['我', '是', '中国人']。在机器翻译任务中，源码源码如从英语翻译到德语，机器基础机器基础我们通常以字符为单位进行分词。翻译翻译此过程形成不同语种的模型模型字典，用于后续的编码操作。

       接着，我们将分词后的字符通过one-hot编码转化为向量表示，每个字符由一个列向量构成，其中唯一一个位置的值为1，表示该字符的出现。一句话或一个词则由矩阵表示。

       Seq2Seq模型由Encoder和Decoder两部分组成，都是LSTM结构。Encoder负责提取输入句子的特征，并将其最终输出传递给Decoder。Decoder基于Encoder的输出和起始符号，开始进行预测。每个预测步骤生成概率向量，与真实字符匹配计算损失，以此更新模型参数。

       预测流程中，Decoder在获得起始符号和Encoder的隐状态后，基于预测概率向量选择最可能的下一个字符进行预测，重复此过程直至终止符号出现。此过程即为Seq2Seq模型的训练与预测。

       对于已经训练好的模型，其推理流程与训练类似，但不再需要损失计算与参数更新，只需输入待翻译的句子，按照预测步骤生成翻译结果。

       最后，给出Keras实现Seq2Seq模型的示意图，展示了模型在推理阶段的流程。直观的网络结构图有助于理解Seq2Seq模型在机器翻译任务中的工作原理。

seq2seq模型、attention机制的触底反弹源码公式原理与pytorch实现

       本文主要内容如下：

       完整代码见 seq2seq_with_attention

       1. seq2seq与attention

       1.1 seq2seq模型

       seq2seq模型主要用于解决输入为一个文本序列，输出也为一个文本序列的问题，如机器翻译，问答等。该模型由encoder与decoder组成，均采用LSTM实现。其原理是将源序列通过encoder处理压缩为一个向量，代表源序列，然后将此向量作为decoder的初始状态，decoder根据状态输出所需结果。例如，输入序列"ABC"后，seq2seq模型生成输出序列"WXYZ"。但此方法存在输入序列压缩为向量后，信息丢失的问题，尤其是对于长序列。为缓解此问题，论文[1]中提出将输入序列逆序后输入encoder，这样做的一个insight是对于像机器翻译类的任务，源语言与目标语言的词汇大体上是从前往后按顺序对应的。输入逆序后，encoder最后处理的是第一个词，在最后的压缩向量中越靠前的词的信息可能被保留下来，decoder在处理时会看到更多的序列的前面的信息，从而减小误差累计的问题。

       1.2 attention

       解决seq2seq模型中信息丢失问题更好的方法是使用attention机制。Transformer模型则完全通过attention机制构造。利用Transformer编码器的BERT开启了大规模预训练模型时代，而利用Transformer解码器的GPT系列则开启了LLM时代，推出了像ChatGPT这样的具有里程碑意义的产品。可以说attention是目前NLP领域最重要的概念之一。

       将seq2seq与attention机制结合来自于论文[2]。attention方法的思想是让每个解码的步骤都参考编码器所有时刻的输出而不仅是最后的状态。例如，在汉译英例子中，翻译"I like"后的单词时参考encoder所有时间步的输出。attention机制原理如下：

       [公式]

       其中，attn表示attention操作，因为attention可以通过不同的方法实现。[公式]表示输入序列词长度。[公式]表示输入序列时间步 [公式] 处的信息对解码器 [公式] 时间步的重要程度。[公式]即为编码器所有时刻对编码器[公式]时刻的权重向量。对编码器所有时刻的状态加权求和即为编码器对解码[公式]时刻的参考信息。

       2. seq2seq_with_attention翻译模型的实现

       模型与 CSN Winter Assignment 4 一致

       2.1 encoder

       编码器通过双向LSTM实现，如图2所示。每个时间步的状态[公式]分别由前向和后向状态拼接表示：[公式], [公式]。详细表示如下：

       [公式]

       将正向最后的信息录入页面源码状态与反向最后的状态拼接然后做线性变换作为解码器的初始状态：

       [公式]

       以上操作通过pytorch实现如下：

       2.2 decoder

       训练时采用teach forcing，即decoder每一步的输入使用上一步的真实标签。本模型中做了一处修改，将上一步的实际输出与上一步的真实标签拼接后作为当前步的实际输入。即

       [公式]

       其中，[公式]为[公式]步的预测的词的向量表示，[公式]为[公式]步的真实标签的词对应的embedding。

       [公式]

       其中,[公式] 与 [公式]为上一步的状态。

       将decoder的状态[公式]与encoder的状态[公式]进行attention处理。 这里采用乘性attention方法:

       [公式]

       将attention步骤获取的结果[公式] 与decoder的状态[公式]拼接，然后经过线性变换，tanh激活函数及dropout处理获取最后的输出[公式]，将[公式]映射到目标词空间并做softmax，获取每一个词预测概率

       [公式]

       3. 模型训练

       训练代码见 seq2seq_with_attention

       4. 模型测试

       模型在测试集上一些汉译英示例如下：

       [1] Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

       [2] Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

       本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布

机器翻译的主要原理和相关技术 笔记

       深入解析机器翻译的艺术，让我们聚焦于Google的里程碑式创新——GNMT（谷歌神经机器翻译）。这款基于神经网络的端到端模型，自年面世以来，彻底革新了翻译领域的技术格局。其核心原理包括编码解码框架、注意力机制、外存利用和残差网络，每一项都是技术进步的璀璨明珠。

GNMT技术的进化历程：</编码解码框架在年崭露头角，随后注意力机制在年登场，外存策略在年助力，残差网络则在年引领深度学习新高度，而辅助手段的加入在年更是锦上添花。

编码-解码框架：</它如同翻译者的智慧库，巧妙地融合了源语言向量的存储和语言理解与模型预测的无缝协作。

注意力机制的魔法：</它如同翻译者的眼睛，动态分配权重，确保在翻译过程中准确捕捉源语言的精髓，有效解决了信息压缩的难题。

       在GNMT中，注意力机制的应用尤为关键。它在编码器和解码器间建立了实时沟通，让翻译过程更具针对性。举个例子，翻译时，它会根据源语言单词动态调整权重，确保目标语言的语序得以精准对应。通过计算动态权重，注意力机制对解码器输入向量进行加权求和，随着时间的推移，权重不断调整，从而达到精准翻译。而残差网络则像一座桥梁，指尖刀塔源码加速了模型的学习和收敛，避免了深度学习中的梯度消失问题。

       特别值得一提的是，华为诺亚方舟技术的辅助手段，通过向量跟踪翻译状态，巧妙地解决了过翻译和欠翻译的难题，使得GNMT在英语-西班牙语和法语-英语翻译中的表现达到了前所未有的高度，甚至逼近了人类的翻译水准。对比图示，GNMT的性能提升清晰可见，这得益于李嫣然、龚力等学者的深入研究和实践。

       总结来说，GNMT的每一个进步都为机器翻译带来了革命性的改变，让技术与人类智慧并驾齐驱。而这些技术的运用，不仅提升了翻译的精准度，也为SEO优化的文档提供了强大的技术支持，使得信息的交流更加顺畅无阻。

统计机器翻译模型

       在统计机器翻译中，噪声信道模型是一个基础概念，它假设源语言句子f通过含有噪声的信道转化为目标语言句子e。通过已知的f和信道特性，我们可以计算出给定f时，e产生的概率p(e | f)。寻找最佳翻译等同于最大化这个概率。利用贝叶斯公式，我们可以将问题简化为寻找两个部分概率：

翻译模型（p(f | e)）：给定信源e，观察到信号f的概率，它反映了词汇间的对应关系，确保翻译的准确。

语言模型（p(e)）：信源e发生的概率，体现了某种语言的语法和流畅性，保证翻译的连贯性。

       IBM提出的模型中，翻译概率被定义为考虑词对齐（Word Alignment）的因素，例如，一个词可能对应多个目标语言词。词对齐问题的解决影响翻译概率的计算。IBM模型1到6在参数数量和类型上有所不同，如IBM Model 1只考虑词的翻译概率，而Model 2则考虑词在句子位置。HMM模型进一步引入了相对位置信息。参数估计通常采用无监督的极大似然准则，通过EM算法处理大量平行语料库（如fs,es）中的词对齐。

       尽管完整应用噪声信道模型的字节小程序源码系统不多，但词对齐在统计机器翻译中起着关键作用。GIZA++等工具常用于大规模平行语料的预处理。然而，对于中文等语言，词对齐的精度仍然是挑战，这影响了其翻译性能。判别式模型直接对条件概率建模，允许更广泛的特征函数，包括短语翻译概率、词翻译概率等。在优化准则上，早期使用最大熵准则，但后来倾向于结合客观评价准则如BLEU进行优化，以提升翻译质量。

       机器翻译的解码过程涉及在给定模型和输入句子的情况下找到最优翻译，这通常通过搜索算法实现，如分支定界或启发式搜索。调序模型处理语言间的语序差异，但现实中的复杂句法知识仍有待提升。

Transformer模型入门--机器翻译

       Transformer模型，由Google在年提出，最初在机器翻译领域取得了显著效果，随后广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别(RS)等多个领域。本文将通过机器翻译为例，解析Transformer模型的组成结构、工作流程以及在机器翻译中的应用。

       Transformer模型主要由编码器和解码器两部分组成，每部分包含6个块(block)。编码器接收待翻译的句子作为输入，而解码器则负责将编码器输出的信息转化为翻译结果。

       在机器翻译场景下，编码器的作用是处理输入句子，通过自注意力机制，编码器能够捕捉句子中各个单词间的关联性，从而有效地进行数据准备。而解码器则基于编码器的输出，通过一系列的计算，生成翻译结果。这一过程中，自注意力机制是核心，它不仅考虑单词本身，还考虑到句中其他单词与其的关系。

       假设将“我有一只猫”翻译为“I have a cat”。编码器阶段，将“我有一只猫”的每个词转化为向量，通过自注意力机制，系统能自动捕捉输入句中各单词间的联系，并转化为自注意力表示方式，供解码器进一步翻译。解码器阶段，则利用自注意力、神经网络及其他技术，根据编码器的输出，进行翻译，最终得到翻译结果“I have a cat”。这一过程涉及教师强制模式和掩码等特殊技术。

       在训练阶段与实际翻译阶段，Transformer模型的流程有所区别。编码器的流程基本一致，而解码器的流程在实际翻译时更为复杂。训练阶段，编码器和解码器分别处理输入和输出；实际翻译阶段，编码器接收的输入与训练阶段相同，但解码器的输入则是上一步翻译出的结果，循环执行直至生成完整翻译。

       总体工作流程包括：将输入句子的一系列词输入编码器，编码器通过自注意力机制处理信息，生成表示句子中单词关联性的输出；将编码器输出的表示信息传入解码器，解码器在教师强制模式和掩码等技术的支持下，生成翻译结果。最后，通过多头注意力机制、残差连接和归一化等技术，确保模型能够有效学习并生成高质量的翻译结果。

       Transformer模型在机器翻译领域的应用，展示了其强大的处理能力，尤其是在捕捉句子内部结构和关系方面。例如，OpenAI于年底发布的聊天机器人ChatGPT，就受到了Transformer模型设计思路的启发，能够生成多样的文本内容，如回答问题、撰写论文、邮件、脚本、文案等，展现了Transformer模型在自然语言处理领域的重要贡献。

入门Python神经机器翻译，这是一篇非常精简的实战指南

       选自Medium，作者：Susan Li，机器之心编译。

       机器翻译（MT）是一项极具挑战性的任务，其研究如何使用计算机将文本或是语音从一种语言翻译成另一种语言。本文借助 Keras 从最基本的文本加载与数据预处理开始，并讨论了在循环神经网络与编码器解码器框架下如何才能构建一个可接受的神经翻译系统，本教程所有的代码已在 GitHub 开源。

       传统意义上来说，机器翻译一般使用高度复杂的语言知识开发出的大型统计模型，但是近来很多研究使用深度模型直接对翻译过程建模，并在只提供原语数据与译文数据的情况下自动学习必要的语言知识。这种基于深度神经网络的翻译模型目前已经获得了最佳效果。

       项目地址： github.com/susanli/...

       接下来，我们将使用深度神经网络来解决机器翻译问题。我们将展示如何开发一个将英文翻译成法文的神经网络机器翻译模型。该模型将接收英文文本输入同时返回法语译文。更确切地说，我们将构建 4 个模型，它们是：

       训练和评估深度神经网络是一项计算密集型的任务。作者使用 AWS EC2 实例来运行所有代码。如果你打算照着本文做，你得访问 GPU 实例。

       加载库

       作者使用 help.py 加载数据，同时使用 project_test.py 测试函数。

       数据

       该数据集包含一个相对较小的词汇表，其中 small_vocab_en 文件包含英文语句，small_vocab_fr 包含对应的法文翻译。

       数据集下载地址： github.com/susanli/...

       加载数据

       small_vocab_en 中的每行包含一个英文语句，同时其法文翻译位于 small_vocab_fr 中对应的每行。

       问题的复杂性取决于词汇表的复杂性。一个更复杂的词汇表意味着一个更复杂的问题。对于将要处理的数据集，让我们看看它的复杂性。

       预处理

       我们将使用以下预处理方法将文本转化为整数序列：

       1. 将词转化为 id 表达；

       2. 加入 padding 使得每个序列一样长。

       Tokensize（标记字符串）

       使用 Keras 的 Tokenizer 函数将每个语句转化为一个单词 id 的序列。使用该函数来标记化英文语句和法文语句。

       函数 tokenize 返回标记化后的输入和类。

       Padding

       通过使用 Keras 的 pad_sequences 函数在每个序列最后添加零以使得所有英文序列具有相同长度，所有法文序列具有相同长度。

       预处理流程

       实现预处理函数：

       模型

       在本节中，我们将尝试各种神经网络结构。我们将训练 4 个相对简单的结构作为开始：

       在尝试了 4 种简单的结构之后，我们将构建一个更深的模型，其性能要优于以上 4 种模型。

       id 重新转化为文本

       神经网络将输入转化为单词 id，但这不是我们最终想要的形式，我们想要的是法文翻译。logits_to_text 函数弥补了从神经网络输出的 logits 到法文翻译之间的缺口，我们将使用该函数更好地理解神经网络的输出。

       模型 1：RNN

       我们构建一个基础的 RNN 模型，该模型是将英文翻译成法文序列的良好基准。

       基础 RNN 模型的验证集准确度是 0.。

       模型 2：词嵌入

       词嵌入是在 n 维空间中近义词距离相近的向量表示，其中 n 表示嵌入向量的大小。我们将使用词嵌入来构建一个 RNN 模型。

       嵌入式模型的验证集准确度是 0.。

       模型 3：双向 RNN

       双向 RNN 模型的验证集准确度是 0.。

       模型 4：编码器—解码器框架

       编码器构建一个语句的矩阵表示，而解码器将该矩阵作为输入并输出预测的翻译。

       编码器—解码器模型的验证集准确度是 0.。

       模型 5：自定义深度模型

       构建一个将词嵌入和双向 RNN 合并到一个模型中的 model_final。

       至此，我们需要需要做一些实验，例如将 GPU 参数改为 ，将学习率改为 0.，对模型训练多于（或少于） epochs 等等。

       预测

       我们得到了语句完美的翻译同时验证集准确度是 0.！

       原文链接： medium.com/@actsusanli/...

教你用PyTorch玩转Transformer英译中翻译模型！

       本文分享一个基于Harvard开源的 transformer-pytorch的机器翻译模型（英译中）。在编写项目的过程中，从数据处理、模型编写、BLEU值计算到解决GPU的显存分配问题，我们都踩了不少坑，因此将心得分享给大家～

       数据集来自 WMT Chinese-English track (Only NEWS Area)。我们使用 sentencepiece 实现BPE分词，将原始的英文和中文句子对转化为分词后的文本格式。对于英文词表大小设定为，中文词表大小设定为，以覆盖数据集中词频为以上的BPE组合和词频为以上的BPE组合。我们基于torch.utils.data.Dataset进行数据的预处理，将其转换为transformer支持的输入格式。

       Transformer模型基于Attention机制，无需顺序读取序列，可以实现高度的并行化。它在多个任务上超过了以往的SOTA模型，并且在分类、生成等任务上都表现出色。在模型结构上，它使用了一个编码器-解码器模型，通过Transformer的定义，我们构建了模型并使用了Harvard开源的transformer-pytorch代码。

       我们采用了Warm Up策略，先使用较小的学习率进行训练，等到模型稳定后再使用预先设置的学习率进行训练。这样可以避免模型在初始阶段的学习不稳定。在模型训练中，我们加入了多GPU训练支持，使用损失函数的分布化计算，让梯度在各个GPU上单独计算，反向传播，避免了nn.DataParallel中存在的显存使用不平衡问题。

       实验结果显示，NoamOpt对实验效果的提升较大，验证集上的最优Bleu分数提升了8.4%，测试集Bleu分数提升了7.9%。通过Beam Search，我们发现随着beam size的增加，BLEU值也明显增加，且显著优于greedy decode的BLEU分数，提升3.5%。

       我们选取了三个代表性的例子，对比了greedy search和beam size为3的beam search的解码结果。从结果可以看出，地名、货币名这类专有名词的翻译基本正确，但对于一些较为抽象的词语，如“对于”，seq2seq的机器翻译由于没有语法知识作为支持，无法正确翻译出中国、美国和前苏联三者之间的关系。此外，我们发现无论Ground truth长短，模型输出的结果在不出现重复翻译的情况下基本比Ground truth要短，可能是因为模型输出的句子长度普遍偏短。

       通过这次项目，我们熟悉了Transformer的细节，也遇到了许多问题。希望将我们的总结分享给大家，希望能对大家有所帮助。

机器翻译机器翻译的基础

       机器翻译的研究根基源于语言学、数学和计算机科学三大学科。语言学家为计算机提供了适用的词典和语法规则，使计算机能进行数据处理。数学家将语言学家提供的材料进行形式化和编码，使之具备机器可读性。计算机科学家则提供软件工具和硬件设备，进行程序设计，实现翻译功能。三者缺一不可，机器翻译的效果好坏完全依赖于这三个领域的协同工作。

       机器翻译涉及语言的结构、语法、语义及上下文理解，语言学家需对语言有深刻理解，以制定出符合计算机处理的规则。数学家则需要将这些规则转化为数学模型，通过算法实现自动转换。而计算机科学家的任务是开发出能够执行这些算法的软件系统，以及硬件环境，使得机器翻译系统能实际运行。

       语言学提供的是翻译的基础，数学提供的是实现翻译的工具，而计算机科学则负责将两者结合，构建出完整的机器翻译系统。三者相辅相成，缺一不可。语言学的知识、数学的逻辑、计算机的执行能力共同推动了机器翻译技术的发展。

       语言学为机器翻译提供语言的框架，数学为这个框架赋予了结构，计算机科学则通过程序设计将这个结构转化为实际应用。三者的相互作用构成了机器翻译的核心。没有语言学的精确性，机器翻译无法理解语言；没有数学的逻辑性，机器翻译无法执行转换；没有计算机科学的实现能力，机器翻译无法走向实际。

       综上所述，机器翻译是语言学、数学和计算机科学三大学科交织的结果。语言学家提供翻译的基础，数学家将这些基础转化为机器可处理的形式，计算机科学家则将这些形式转化为实际的翻译系统。三者的合作使得机器翻译从理论走向实践，为跨语言沟通提供了可能。

扩展资料

       机器翻译（machine translation），又称为自动翻译，是利用计算机把一种自然源语言转变为另一种自然目标语言的过程，一般指自然语言之间句子和全文的翻译。它是自然语言处理 （Natural Language Processing）的一个分支，与计算语言学（Computational Linguistics ）、自然语言理解（ Natural Language Understanding） 之间存在着密不可分的关系。