transformer机器翻译模型的数据预处理

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络，常被用于序列到序列的任务，如机器翻译。数据预处理是机器翻译任务中非常重要的一步，下面是Transformer机器翻译模型的数据预处理流程：

1. 语料清洗：对原始的文本进行预处理，去除一些噪声和无用信息。例如，去除HTML标记、换行符、特殊字符等。

2. 分词：将原始的文本按照词汇进行划分。中文通常采用中文分词技术，英文可以使用空格或标点进行分词。

3. 建立词典：将所有分好的词语进行统计，并将出现频率比较高的词汇加入到词典中。一般会去除一些低频词汇以减小词典大小。

4. 将每个句子转换成一个数字序列：将每个句子中的词语都转换成它在词典中对应的数字表示。这里需要注意的是，需要加上一些特殊符号，如起始符、结束符等，以便模型知道何时开始生成和结束生成。

5. 对齐：机器翻译中通常会有两个语言之间的对齐问题。需要将源语言和目标语言的句子进行对齐，即将它们按照对应的位置进行配对。

6. 数据切分：将处理好的数据集划分成训练集、验证集和测试集，用于模型的训练和评估。