AI架构师必知必会系列：机器翻译

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

机器翻译(Machine Translation)是一种将一种语言的文本自动转换成另一种语言的过程，主要用于翻译口语、书面语等非英文语言到英文或其他语言。目前，深度学习技术已经取得了巨大的进步，实现了对机器翻译领域里大量的数据、模型和计算能力的提升。因此，随着人工智能和自然语言处理领域的快速发展，机器翻译正在成为当今社会的一个重要组成部分。

近年来，随着英语日渐成为国际通用语言，越来越多的人开始接受并阅读英文资讯，而对于很多没有母语的用户来说，想要在网上找到相关的英文信息、学习英语是一个非常棘手的问题。因此，基于深度学习技术的机器翻译系统的研发应当成为一个重点方向。本文将以中文到英文的机器翻译为例，详细阐述机器翻译的基本概念、术语及原理，并分享一些实际应用案例及效果展示。

2.基本概念

2.1 序列到序列模型（Seq2seq）

首先，了解什么是序列到序列模型（Sequence-to-sequence model），它是最常见的机器翻译方法。其基本思路是在输入序列中翻译出输出序列，即一段文字由原文转化成目标语言。

举个例子，假设我们要翻译一段英文句子“I love you”，可以把这个序列看做是从左向右依次输入的单词，然后根据语法规则和上下文关系，生成相应的英文句子。当然也可以反过来，由英文句子生成对应的中文句子。

这种方式被称为序列到序列模型，因为它的输入和输出都是序列。所以，该模型由编码器和解码器两部分组成，分别用来编码输入序列和解码输出序列。编码器通过对输入序列进行分析、整合和转换