深度学习笔记：神经机器翻译与注意力机制详解

深度学习笔记（4）主要探讨了机器翻译及相关技术，特别是神经机器翻译（NMT），这是一种利用深度学习模型将文本从一种语言自动转换为另一种语言的方法。NMT的核心特点是输出是一个连续的单词序列，允许长度的变化，如将英文"I am Chinese"翻译成中文"我是中国人"，源序列长度3变为目标序列长度5。 数据预处理是关键步骤，包括清洗数据集、将其转换为适合神经网络输入的mini-batch形式，以及进行分词，将字符串分解为单词组成的列表。接着，构建词典，将单词列表转换为单词ID组成的列表，便于模型理解和处理。 在NMT模型中，Encoder-Decoder结构起着核心作用。Encoder负责接收输入（例如源语言句子），将其编码为一系列隐藏状态，而Decoder则基于这些隐藏状态生成目标语言的单词序列。在Decoder阶段，注意力机制引入了一种创新的方式，它允许模型在生成每个单词时，动态地关注源序列的不同部分，提高了翻译的准确性。 注意力机制是一个通用的权重分配过程，它包含查询（query）、键（keys）和值（values）。给定一个查询，注意力层会计算与每个键的相似度，并通过softmax函数将这些相似度转换为权重，然后对所有值进行加权求和，得到与值维度一致的输出。这样，模型可以根据当前生成的状态选择源序列中的最相关部分，增强了解码过程的灵活性。 举例来说，对于句子"I am Chinese"，编码器会生成一系列表示其含义的隐藏状态，而解码器在生成"我"这个单词时，可能会给予"am"更高的注意力权重，因为"am"与"我"有较高的语义关联。随着生成过程的推进，注意力权重可能会动态调整，确保翻译的质量。 本笔记详细介绍了深度学习在机器翻译中的应用，包括编码器-解码器架构、注意力机制如何增强Seq2seq模型的性能，以及数据预处理和模型训练的关键步骤。这些内容对于理解现代多语言处理技术及其背后的深度学习原理至关重要。