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基于 Transformer 的机器翻译 [English]

依赖模块

  • python3
  • subword_nmt==0.3.7
  • attrdict==2.0.1
  • paddlenlp==2.0.0rc22

项目介绍

|-data_process.py: 数据集预处理
|-bpe_process.py: jieba分词
|-bpe_process2.py: bpe数据预处理脚本
|-dataloader.py: dataloader迭代器脚本
|-train.py: 该脚本中定义了Transformer的训练
|-predict.py: 启动模型预测的脚本

模型介绍

Transformer 是 Google 团队在 17 年 6 月提出的 NLP 经典之作，由 Ashish Vaswani 等人在 2017 年发表的论文 Attention Is All You Need 中提出。Transformer 在机器翻译任务上的表现超过了 RNN，CNN，只用 encoder-decoder 和 attention 机制就能达到很好的效果，最大的优点是可以高效地并行化。论文地址

安装依赖

  • 进入 repo 目录

    cd Transformer_Machine_Translation

  • 安装依赖

    pip install -r requirements.txt

数据集准备

  • 下载2015-01.tgz数据集到根目录下

    tar -xvf 2015-01.tgz
tar -xvf 2015-01/texts/zh/en/zh-en.tgz
cd path_to_Transformer-classification

bpe分词处理

python data_process.py
sh subword.sh
python bpe_process2.py

模型准备

  • 进入 repo 目录

    cd path_to_Transformer-classification
    python train.py

模型评估

可以通过以下方式开始模型评估过程

python predict.py