神经机器翻译
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案例介绍
编码器-解码器结构----神经机器翻译的通用方法实例。编码器将源语言句子转换成向量，然后通过解码器输出翻译结果。
具体来说，神经机器翻译系统首先使用编码器读取源语言句子，构建一个[思想]向量，即代表句义的一串数字；然后使用解码器处理该容器，并输出翻译结果，如上图所示。这就是我们通常所说的编码器-解码器结构。神经机器翻译用这种方法解决以词组为基础的传统翻译系统遇到的翻译问题；神经机器翻译能够捕捉语言中的长距离依赖结构，如词性一致，句法结构等，然后输出流利度更高的翻译结果，正如谷歌神经机器翻译系统已经做到的那样。
具体来说，神经机器翻译系统首先使用编码器读取源语言句子，构建一个[思想]向量，即代表句义的一串数字；然后使用解码器处理该容器，并输出翻译结果，如上图所示。这就是我们通常所说的编码器-解码器结构。神经机器翻译用这种方法解决以词组为基础的传统翻译系统遇到的翻译问题；神经机器翻译能够捕捉语言中的长距离依赖结构，如词性一致，句法结构等，然后输出流利度更高的翻译结果，正如谷歌神经机器翻译系统已经做到的那样。
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编码器-解码器结构----神经机器翻译的通用方法实例。编码器将源语言句子转换成向量，然后通过解码器输出翻译结果。
具体来说，神经机器翻译系统首先使用编码器读取源语言句子，构建一个[思想]向量，即代表句义的一串数字；然后使用解码器处理该容器，并输出翻译结果，如上图所示。这就是我们通常所说的编码器-解码器结构。神经机器翻译用这种方法解决以词组为基础的传统翻译系统遇到的翻译问题；神经机器翻译能够捕捉语言中的长距离依赖结构，如词性一致，句法结构等，然后输出流利度更高的翻译结果，正如谷歌神经机器翻译系统已经做到的那样。
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