基于BERT的机器翻译模型开发详解
- 数据准备：收集平行语料，分词，清洗，划分数据集。
- 模型构建：采用预训练BERT编码器，Transformer解码器，引入Attention层。
- 模型训练：使用Adam优化器，调整超参数，保存最优模型。
- 翻译推断：输入源文本，Beam Search生成候选译文。
- 模型部署：封装API接口，支持扩展和加速。
- 效果评估：BLEU、ROUGE自动评估，人工评估和错误分析。
文件大小：235.96KB
评论区