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项目简介
本项目是基于PyTorch框架的神经机器翻译（NMT）模型。采用基于注意力机制的双向LSTM编码器和单向LSTM解码器，以切罗基语到英语的翻译任务为例，实现源语言句子到目标语言句子的翻译。
项目的主要特性和功能
- 模型结构：利用基于注意力机制的双向LSTM编码器提取源语言句子信息，单向LSTM解码器生成目标语言句子。
- 数据预处理：借助SentencePiece库进行分词和构建词汇表，可支持不同语言的翻译任务。
- 训练与评估：具备训练模型、保存和加载模型参数以及计算BLEU得分的功能。
- 解码与测试：支持使用beam search进行解码，通过计算测试集上的BLEU得分评估模型性能。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，操作步骤如下：
1. 安装依赖：安装PyTorch、SentencePiece等必要的Python库。
2. 准备数据：准备切罗基语到英语的平行语料库，用utils.py中的read_corpus函数读取数据。
3. 构建词汇表：使用vocab.py中的build函数构建源语言和目标语言的词汇表。
4. 训练模型：通过run.py中的训练函数，提供训练数据和参数，启动模型训练。
5. 测试模型：运用run.py中的测试函数，加载训练好的模型，对测试集进行解码并计算BLEU得分。
6. 评估模型：对比目标语言的真实句子和模型输出的翻译结果，计算BLEU得分评估模型性能。
下载地址
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