机器翻译的算法 机器翻译的原理

机器翻译

• 机器翻译， 将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言。其 输出为单词序列。

处理步骤

• 数据预处理
• 分词
• 建立词典
• 输入模型
• Encodr-Decoder
• Sequence to Sequence
  

注意力机制

看作适合处理由一个句子（或篇章）生成另外一个句子（或篇章）的通用处理模型。对于句子对<X,Y>。 --------（思考：<X,Y>对很通用，X是一个问句，Y是答案；X是一个句子，Y是抽取的关系三元组；X是汉语句子，Y是汉语句子的英文翻译。等等），我们的目标是给定输入句子X，期待通过Encoder-Decoder框架来生成目标句子Y。X和Y可以是同一种语言，也可以是两种不同的语言。而X和Y分别由各自的单词序列构成：

Encoder顾名思义就是对输入句子X进行编码，将输入句子通过非线性变换转化为中间语义表示C：

对于解码器Decoder来说，其任务是根据句子X的中间语义表示C和之前已经生成的历史信息y1,y2….yi-1来生成i时刻要生成的单词yi ：

每个yi都依次这么产生，那么看起来就是整个系统根据输入句子X生成了目标句子Y。 ------（思考：其实这里的Encoder-Decoder是一个序列到序列的模型seq2seq，这个模型是对顺序有依赖的。）

引入注意力机制的Seq2seq模型

下图展示encoding 和decoding的模型结构，在时间步为t的时候。此刻attention layer保存着encodering看到的所有信息——即encoding的每一步输出。在decoding阶段，解码器的 t 时刻的隐藏状态被当作query，encoder的每个时间步的hidden states作为key和value进行attention聚合. Attetion model的输出当作成上下文信息context vector，并与解码器输入 Dt 拼接起来一起送到解码器：

下图展示了seq2seq机制的所以层的关系，下面展示了encoder和decoder的layer结构

Transformer

• 基于编码器-解码器结构
• 主要的区别：
  Transformer blocks：将seq2seq模型重的循环网络替换为了Transformer Blocks，该模块包含一个多头注意力层（Multi-head Attention Layers）以及两个position-wise feed-forward networks（FFN）。对于解码器来说，另一个多头注意力层被用于接受编码器的隐藏状态。
  Add and norm：多头注意力层和前馈网络的输出被送到两个“add and norm”层进行处理，该层包含残差结构以及层归一化。
  Position encoding：由于自注意力层并没有区分元素的顺序，所以一个位置编码层被用于向序列元素里添加位置信息。