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
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