深度学习笔记03：机器翻译与NLP基础详解

"DL notes 03深入探讨了机器翻译（Machine Translation, MT）及其在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的基础知识。文章首先阐述了机器翻译的基本概念，指出神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）的特点，即输出的是完整的单词序列，而非单个单词，并强调了输出序列长度可能与源语言序列长度不一致。 数据预处理和清洗是NMT项目的关键步骤，因为数据质量直接影响模型的性能。文本数据通常包含非标准字符，如'\u202f'和'\xa0'，这些需要被清理以适应神经网络输入。预处理函数`preprocess_raw()`演示了如何替换这些特殊字符，确保数据的规范化。 文本预处理中的分词是将连续的文本划分为单词或词组的过程，这有助于神经网络理解文本结构。尽管简单的基于空格的分词方法便于实现，但它忽略了标点符号的重要性和缩写词的处理。为提高分词准确性，文章提到了两种常用工具——spaCy和NLTK，它们具有更复杂的规定和算法，能更好地处理这些问题，如保留标点符号和处理专有名词。 接下来，文章聚焦于Encoder-Decoder模型的Seq2Seq架构，这是一种常见的NMT模型，其核心是编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的协同工作。编码器负责捕获源语言文本的上下文信息，而解码器则根据这些信息逐步生成目标语言的翻译。在这个过程中，模型可能会采用如Beam Search的搜索策略来优化翻译质量。 Beam Search是一种搜索算法，它在解码阶段尝试多个可能的翻译路径，而不是仅选择最可能的一个。这样可以在一定程度上避免过早地锁定在局部最优解，提高了翻译的整体质量。然而，这种方法增加了计算复杂性，但通常在提高翻译准确度方面效果显著。 这篇笔记详细介绍了机器翻译的基本框架、数据预处理的必要性，以及在实际应用中如何通过如分词、使用高效的工具和搜索策略（如Beam Search）来改进NMT模型的性能。"