NMT

本项目框架参考于斯坦福大学CS224N课程作业。基本模型是seq2seq+attention。NMT_word和NMT_char分别是word级和char级的翻译，都是可以直接运行的完整项目。训练集共有216617条，验证集有851条，测试集有8064条。

NMT_word

网络架构图

使用指南

首先生成词典文件sh run.sh vocab，然后训练sh run.sh train，在Tesla V100上总共运行了1.8小时，训练完成后再运行sh run.sh test测试BELU值，能达到22.72。

NMT_char

网络架构图

• 编码阶段

参考文献[1]，在编码器一端，我们使用一个卷积层来训练word的词向量，然后输入到LSTM中。

• 译码阶段

译码阶段过程和word级大致相同。对于无法译出的单词，即输出为<unk>，我们使用基于char的译码器来进行翻译。

使用说明

首先生成词典文件sh run.sh vocab，然后训练sh run.sh train，在Tesla V100上总共运行了1.8小时，训练完成后再运行sh run.sh test测试BELU值，能达到24.18。

参考文献

• [1]Character-Aware Neural Language Models
• [2]Highway Networks