seq2seq介绍  模型架构： Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型是一种在自然语言处理（NLP）中广泛应用的架构，其核心思想是将一个序列作为输入，并输出另一个序列。这种模型特别适用于机器翻译、聊天机器人、自动文摘等场景，其中输入和输出的长度都是可变的。 embedding层在seq2seq模型中起着将离散单词转换为连续向量表示的关键作用，为后续的自然语

模型架构 先上图 我们这里选用GRU来实现该任务，因此上图的十个方框框都是GRU块，如第二张图，放第一张图主要是强调编码器的输出是作用在解码器每一次输入的观点，具体的详细流程图将在代码实现部分给出。 编码阶段 1. 准备工作 要用到的数据集点此下载https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip，备用地址，点击下载https://www.

第一次翻译 （稀巴烂） Our neiborhood,Capitain Charles Alison,will sail from P. We will ______ in the _. He will sit in his small boat, Topsail,Topsail is a famous boat. It has been across the A many times.

hello大家好，本文是这个系列第一篇，讲增译法对英语翻译的作用。增译法作为翻译的“技巧”，我们需要知道三点：为什么有增译法这个技巧，什么时候需要增译，如何在译入语当中增译。         why         增译法主要目的一是把不清楚的语义用更多的字讲清楚，二是在译入语中用重复法调整语言结构，使得译文更像地道的译入语。通过准确理解原文表达比较模糊的语义，用增加解释的方式

使用seq2seq模型架构实现英译法任务 目标 1、更深一步了解seq2seq模型架构和翻译数据集 2、掌握适用基于GRU的seq2seq模型实现翻译过程 3、掌握Attention机制在解码器端的实现过程 seq2seq模型架构 encoder编码器 Decoder解码器 数据预览 基于GRU的seq2seq模型架构实现翻译的过程 1、导入必备工具包 from io impo

seq2seq英译法实战项目 1 seq2seq介绍1.1 seq2seq模型架构 2 数据集介绍3 案例步骤3.1 导入工具包和工具函数3.2 数据预处理3.2.1 清洗文本和构建文本字典3.2.2 构建数据源对象3.2.3 构建数据迭代器 3.3 构建基于GRU的编码器和解码器3.3.1 构建基于GRU的编码器3.3.2 构建基于GRU的解码器3.3.3 构建基于GRU和Attentio

第四节　名词性从句的译法 英语的名词性从句有四种，分别是主语从句，宾语从句，表语从句和同位语从句。整体而言，名词性从句的理解和中文语序的理解大致相同，因此在英译汉时，它无须作太大的调整（不像其他的从句和结构），大多数可按原文的语序翻译成对应的汉语，此类从句中，需要更多地关注主语从句和同位语从句的翻译。 一、主语从句 1.常规主语从句的翻译（与中文语序一致） 在英语表达中，常规主语从句的理解和