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机器翻译Task2笔记

模型的概念

RNN模型在每个时间步接收一个字的输入，生成隐藏状态和输出，再将隐藏状态与下一个字输入到模型中，重复此过程。

GRU（门控循环单元）是RNN的变体，能够有效捕捉长序列语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象，其核心结构由更新门和重置门两部分组成。

对于数据处理的思路


记住我们正常的神经网络是无法直接识别中文或者英文的字符串输入的。所以这一步我们的目标只有一个,那就是将数据变成神经网络可以识别到的数据类型。

因此在这个阶段,我们要做的是:

数据清洗
构建数据集类型TranslateDataset
分词构建词表
将术语词典引入到训练集中

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