基于模型Seq2Seq机器翻译的研究

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传统的RNN要求输入与输出长度一致,而Seq2Seq在RNN的基础上进行改进,实现了变长序列的输入与输出,在机器翻译方面应用非常广泛。Seq2Seq就是一个翻译模型,输入一个序列,如英文句子,输出也是一个序列,是某种对应的语言翻译。1.机器翻译发展历史随着人工智能的发展,循环神经网络(RNN)已经被实践证明对自然语言处理是非常成功的。
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