NLP - 机器翻译 西班牙语翻译为英语
该项目是基于英语对西班牙语数据的NLP机器翻译问题。使用Seq2seq + Attention算法实现。
提供了英语对西班牙语数据，使用tensorflow2.2 + keras 实现NLP机器翻译问题。
一，各文件介绍
requirement.txt 需安装的环境软件
data_spa_en 英语对应西班牙语数据
seq2seq_attention.py 模型运行文件
二，项目运行方式
python seq2seq_attention.py
三，总结 项目结果：
本项目采用了30000多条双语对应数据，使用NLP-seq2seq+attention模型训练 模型达到效果较好。
不足之处: 1，由于seq2seq+attention模型本质上还是RNN及其变种模型LSTM,GRU等为基础构成的，缺乏并行计算的能力，执行效率不高。 2，由于seq2seq+attention模型中encoder和decoder自身并没有携带attention，若句子较长，信息损失较多。可以使用Transformer及其变种Bert模型达成。