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NMT
★ 13
Open GitHub ↗
基于seq2seq的机器翻译模型
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# NMT 本项目框架参考于斯坦福大学CS224N课程作业。基本模型是seq2seq+attention。NMT_word和NMT_char分别是`word`级和`char`级的翻译,都是可以直接运行的完整项目。训练集共有216617条,验证集有851条,测试集有8064条。 ## NMT_word ### 网络架构图  ### 使用指南 首先生成词典文件`sh run.sh vocab`,然后训练`sh run.sh train`,在`Tesla V100`上总共运行了1.8小时,训练完成后再运行`sh run.sh test`测试`BELU`值,能达到`22.72`。 ## NMT_char ### 网络架构图 * 编码阶段 参考文献[1],在编码器一端,我们使用一个卷积层来训练word的词向量,然后输入到LSTM中。  * 译码阶段 译码阶段过程和`word`级大致相同。对于无法译出的单词,即输出为`<unk>`,我们使用基于`char`的译码器来进行翻译。  ### 使用说明 首先生成词典文件`sh run.sh vocab`,然后训练`sh run.sh train`,在`Tesla V100`上总共运行了1.8小时,训练完成后再运行`sh run.sh test`测试`BELU`值,能达到`24.18`。 ## 参考文献 * [1]Character-Aware Neural Language Models * [2]Highway Networks