NeuralMT:使用深度学习的梵语机器翻译

神经MT 梵语机器翻译 梵文的语法非常独特，甚至可以用巴克（Naus）形式（BNF）来表达。 MT的最新进展是使用了Seq2Seq模型进行翻译，该模型由Cho, K., Van Merriënboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y. (2014). 该项目旨在为梵文创建这样的模型，并添加包含梵文语法的元素。 使用的数据集 需要梵语-英语平行语料库。 找到2个不同的语料库 一个是圣经的梵文翻译，可在获得。 其次是Valmiki Ramayana的英文翻译，为 两者都已预处理成句子列表形式，可以在Data找到 资料夹结构 主要代码可以在Code/keras_end_to_end.py找到 Data/使用了不同的数据集 地位 工作仍在进行中。 将随着任何进展而更新