transformer机器翻译模型的词典建立

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，已被广泛用于机器翻译任务中。其词典建立过程如下：

1. 收集数据：首先需要收集足够的平行语料库，其中包括源语言和目标语言的句子对。

2. 预处理数据：将收集到的语料进行预处理，包括分词、去除标点符号、转换成小写等操作。

3. 建立词表：根据预处理后的数据，统计每个词汇出现的频率，建立源语言和目标语言的词表。一般来说，会设置一个词频阈值，将低频词汇替换为“UNK”（unknown）。

4. 将文本转化为数字：将源语言和目标语言的文本转换成数字表示，这一步主要是将每个词汇映射到其在词表中的索引上。

5. 数据划分：将处理好的数据划分为训练集、验证集和测试集。

6. 填充和截断：由于每个句子长度可能不同，需要将所有句子填充或截断到相同长度。

通过以上步骤，就可以得到适合Transformer模型输入的源语言和目标语言的数字化表示。