Keras深度学习实战（35）——构建机器翻译模型

0. 前言
1. 模型与数据集分析
- 1.1 模型分析
- 1.2 数据集分析
2. 实现机器翻译模型
- 2.1 预处理数据
- 2.2 传统多对多架构
- 2.3 使用具有多个隐藏层的模型架构
小结
系列链接

0. 前言

我们已经学习了多种将输入和输出进行一对一映射的模型架构，在本节中，我们将研究构建多对多模型体系结构，这种模型架构可以将所有输入数据映射到编码向量中，然后将其解码为输出向量。本节中，我们将构建神经网络模型用于将英语输入文本翻译成法语文本输出。

1. 模型与数据集分析

1.1 模型分析

在实现机器翻译模型前，我们首先定义用于执行机器翻译的体系结构：

获取数据集，其中包括输入的英语句子和相应的法语翻译
标记并提取英语和法语文本中常见的单词：
- 为了识别频繁出现的单词，计算每个单词的出现频

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