自然语言处理 期末大作业1

自然语言处理是一个涵盖广泛领域的研究，它涉及到计算机理解和生成人类语言。在这个期末大作业中，学生需要实现一个基于编码器-解码器架构的神经网络模型，用于将中文翻译成英文。这个任务属于机器翻译（Machine Translation），是自然语言处理中的一个重要应用。 对于神经网络模型的输入数据，有一个特定的格式要求。每个样本序列需要通过添加特殊标记来标准化长度，例如使用`<pad>`符号填充较短的序列，使其与批次内的其他序列等长。这是为了确保在批处理中所有输入数据能够同时处理。此外，每个句子的开头标识为`<bos>`（beginning of sentence），表示句子的起点；而`<eos>`（end of sentence）则表示句子的结束，这些标记对于模型理解句子的边界至关重要。 实验环境是在Windows 10操作系统下，使用PyCharm作为集成开发环境（IDE），并结合Python 3.6和PyTorch框架进行开发。实验还依赖于其他Python包，如jieba用于中文分词，matplotlib和nltk用于数据处理和可视化，以及numpy和torchvision，这些都是实现神经网络模型所必需的库。 模型的核心是使用LSTM（长短时记忆网络）作为编码器和解码器。编码器部分是一个双向LSTM，它可以捕获中文句子的时间序列特征，并将其转化为固定维度的向量。双向LSTM意味着它同时考虑了前向和后向的信息流，提高了模型的表示能力。解码器部分则采用单向LSTM，利用编码器的最终状态作为初始状态，逐词进行翻译。 在解码过程中，有两种策略可选：教师强制（Teacher Forcing）和课程学习（Curriculum Learning）。教师强制是指在训练时，直接使用真实标签的上一个词作为当前时间步的输入，而课程学习则引入一定的随机性，根据概率p决定是否使用上一步模型预测的词或真实标签。 进一步增强解码器性能的方法是引入注意力机制（Attention）。它允许解码器在解码每个词时，根据源语言句子的不同部分分配不同的权重，形成一个上下文向量（context_vector）。这个向量与解码器当前的隐藏状态拼接，提供更丰富的源语言语境信息，从而提高翻译质量。 输出层通过线性映射和softmax函数将拼接后的向量转换为每个单词的概率分布，使用交叉熵作为损失函数，通过反向传播优化模型参数。最终，编码器和解码器共同构成一个简单的神经网络翻译模型。 在数据预处理阶段，首先对文本进行分词，建立词典，并将文本中的词语替换为对应的数字表示。测试数据的词典必须与训练数据一致，以处理训练集中未出现的词汇。此外，需要在句子前后添加`<BOS>`和`<EOS>`标记，以便模型识别句子边界。分词后，还需对数据进行额外处理，以满足模型输入的要求。