基于神经网络的机器翻译算法 题目描述 基于神经网络的机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）是一种端到端的翻译方法，它使用神经网络直接将源语言句子映射到目标语言句子，摒弃了传统统计机器翻译中复杂的多模块流水线。本题目要求理解NMT的核心架构——编码器-解码器框架，以及其中关键的注意力机制如何解决长句翻译的信息瓶颈问题。 解题过程 1. 核心框架：编码器-解码器（Encoder-Decoder） 编码器 ：负责将源语言句子（如英文句子“I love deep learning.”）转换成一个固定维度的上下文向量（Context Vector）。通常使用循环神经网络（RNN，如LSTM或GRU）来逐步读取源句子的每个词，最终最后一个隐藏状态被视为整个句子的语义表示。 解码器 ：以编码器生成的上下文向量为初始状态，逐步生成目标语言（如中文）的词序列。解码器在每一步根据当前状态和已生成的部分译文，预测下一个最可能的词。 问题 ：当句子较长时，单个固定维度的上下文向量难以承载全部信息，导致翻译质量下降（称为“信息瓶颈”）。 2. 引入注意力机制（Attention Mechanism） 动机 ：允许解码器在生成每个目标词时，动态地“关注”源句子中与之最相关的部分（如翻译“learning”时重点关注源句的“learning”），而非仅依赖初始上下文向量。 实现步骤 ： a. 对齐分数计算 ：对于解码器在时刻 \( t \) 的隐藏状态 \( s_ t \)，计算它与编码器所有隐藏状态 \( h_ i \) 的相关性分数（如点积、加性网络等）。 b. 注意力权重 ：将对齐分数通过Softmax归一化，得到权重 \( \alpha_ {ti} \)，表示生成第 \( t \) 个目标词时对源词 \( i \) 的关注程度。 c. 上下文向量生成 ：对编码器隐藏状态加权求和 \( c_ t = \sum_ i \alpha_ {ti} h_ i \)，得到时刻 \( t \) 的动态上下文向量。 d. 解码预测 ：将 \( c_ t \) 与解码器当前状态 \( s_ t \) 拼接，通过全连接层和Softmax预测目标词。 3. 模型训练与推理 训练 ：使用平行语料（如英-中句子对），通过最大化目标句子的条件概率（负对数似然损失）来优化模型参数。教师强制（Teacher Forcing）策略常用作训练技巧。 推理 ：采用束搜索（Beam Search）生成译文，保留多个候选序列以避免贪心搜索的局部最优问题。 关键点总结 注意力机制使NMT能够自适应地聚焦于源句子的不同部分，显著提升了长句翻译的流畅性和准确性，成为现代NMT（如Transformer）的基础。