基于transformer实现翻译
时间: 2024-01-03 12:23:15 浏览: 56
基于Transformer实现翻译的方法有两种,一种是从零开始实现Transformer,另一种是使用PyTorch提供的nn.Transformer。
1. 从零开始实现Transformer:
参考文献中提到了如何从零开始实现Transformer,可以通过该文了解更多关于Transformer的细节和实现方法。
2. 使用PyTorch提供的nn.Transformer:
参考文献中提到了如何使用PyTorch提供的nn.Transformer实现机器翻译任务。可以先学习该文中的CopyTask任务,然后再尝试实现英文到中文的机器翻译任务。
相关问题
基于Transformer实现机器翻译
基于Transformer实现机器翻译是一种先进的方法。在Pytorch中,可以使用nn.Transformer来实现英文到中文的机器翻译任务\[1\]。如果想要深入了解nn.Transformer的使用,可以参考一篇博文《Pytorch中 nn.Transformer的使用详解与Transformer的黑盒讲解》\[1\]。在这篇博文中,作者建议先学习CopyTask任务,然后再学习机器翻译任务,这样会更容易理解。
此外,谷歌翻译也在逐步将转换器编码器引入其翻译算法\[2\]。他们提供了一个即用型翻译界面,可以在谷歌翻译网站上使用\[2\]。另外,瓦斯瓦尼等人在2017年的研究中发现,Transformer在WMT 2014英德翻译任务和WMT 2014英法翻译任务上取得了最先进的BLEU分数\[3\]。BLEU是一种用于评估机器翻译质量的指标,具体的评估方法可以在《Evaluating machine translation with BLEU》部分中找到\[3\]。
综上所述,基于Transformer的机器翻译方法在实践中取得了很好的效果,并且在Pytorch中有相应的实现。同时,谷歌翻译也在逐步引入转换器编码器,并且Transformer在机器翻译任务中取得了最先进的结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch入门实战(5):基于nn.Transformer实现机器翻译(英译汉)](https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/126175328)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【NLP】第6章 使用 Transformer 进行机器翻译](https://blog.csdn.net/sikh_0529/article/details/127037111)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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transformer实现翻译
Transformer是一种用于完成机器翻译等序列到序列学习任务的网络结构。PaddleNLP提供了Transformer API供调用,其中包括Transformer模型的实现(paddlenlp.transformers.TransformerModel)、用于生成的Transformer模型(paddlenlp.transformers.InferTransformerModel)、计算交叉熵损失的模块(paddlenlp.transformers.CrossEntropyCriterion)以及Transformer位置编码的初始化(paddlenlp.transformers.position_encoding_init)\[1\]。
在使用Transformer进行翻译时,可以使用CWMT数据集中的中文英文数据作为训练语料。CWMT数据集包含900万+的数据,质量较高,非常适合用于训练Transformer机器翻译模型。中文部分需要使用Jieba+BPE进行处理,而英文部分则需要使用BPE(Byte Pair Encoding)\[2\]。
Transformer网络结构完全使用注意力机制来实现序列到序列的建模。它在论文"Attention Is All You Need"中被提出,并被广泛应用于机器翻译等任务。Transformer网络结构图如图1所示\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于Transformer的中英文翻译](https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/121725145)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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