神经网络机器翻译模型的中文分词研究，黄图其，范春晓，近年来，由于神经网络被发现可以进行语义的理解和分析，其在自然语言处理领域得到了广泛的应用。特别的，由循环神经网络演化而来

双壁合一 卷积神经网络(CNNS) Fundamentals of Convolutional Neural Networks LeNet && ModernCNN CNNs 易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。 循环神经网络(RNNS) Fundamentals of Recurrent Neural Network ModernRNN RNNs 适合捕捉长距离变长序列的依赖，但是自身的recurrent特性却难以实现并行化处理序列。 整合CNN和RNN的优势，Vaswani et al., 2017 创新性地使用注意力机制设计了 Transformer 模型。 该模型利用 at

神经机器翻译模型，用于将阿塞拜疆语翻译成英语。 在这个项目中，我发现了如何开发一种神经机器翻译系统来将阿塞拜疆语翻译成英语。 我使用阿塞拜疆语到英语术语的数据集作为语言学习卡片的基础。 该数据集可从ManyThings.org网站获得，其示例摘自Tatoeba项目。 清除文本数据后，就可以进行建模和定义了。 我已经在这个问题上使用了编解码器LSTM模型。 在这种架构中，输入序列由称为编码器的前端模型编码，然后由称为解码器的后端模型逐字解码。 使用有效的Adam方法对模型进行训练，以实现随机梯度下降，并最大程度地减少了分类损失函数，因为我们将预测问题构造为多类分类。 还创建了模型图，为模型配置提供了另一个视角。 接下来，对模型进行训练。 在现代CPU硬件上，每个时期大约需要30秒。 无需GPU。 然后，我们可以对数据集中的每个源短语重复此操作，并将预测结果与英语中的预期目标短语进行比

java语言实现google的机器翻译模型

为c++实现Tokenizer，就像java里面的string tokenizer