【源码】基于PyTorch的机器翻译系统

项目简介

本项目基于PyTorch实现了序列到序列（Seq2Seq）模型，可应用于机器翻译任务。项目采用编码器 - 解码器架构，并引入注意力机制，具备模型定义、训练、验证和翻译等功能。

项目的主要特性和功能

1. 编码器 - 解码器架构：编码器将输入序列转化为内部表示，解码器依据该表示生成目标序列。
2. 注意力机制：在解码阶段，帮助模型聚焦与输出词最相关的输入词，提高翻译质量。
3. 模型训练：提供训练函数，可调整学习率、批处理大小等参数来训练模型。
4. 模型验证：提供验证函数，用于评估模型性能，可选择保存最佳模型。
5. 模型翻译：提供翻译函数，使用训练好的模型对输入序列进行翻译。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：确保已安装pytorch 1.1.0、torchtext 0.4.0、spacy、tensorboard、tensorboardX、nltk等库。
2. 数据准备：从链接（https://pan.baidu.com/s/1uQbEmfGn4BBoRTf1QCc_Bg ，提取码：m6fg ）下载中英文语料数据，将其按格式置于指定路径（data/train.cn data/train.en data/val.cn data/val.en data/test.cn data/test.en ）。若使用自己的数据集，需将param.py中的TEST设置为False。
3. 模型训练：修改param.py中的参数，运行train.py脚本进行模型训练。
4. 模型评估：修改param.py中的参数，将device设置为cpu，运行evalute.py脚本评估模型。
5. 模型翻译：使用训练好的模型进行翻译。

注意：运行脚本前，需正确设置环境变量，调整代码中的文件路径和参数以适配数据和环境。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】