自然语言处理期末大作业资源文件

简介

本资源文件包含了一项关于自然语言处理（NLP）的期末大作业。作业的目标是通过实现一个中文到英文的翻译模型，探索编码器-解码器架构在神经网络中的应用。

在本次实验中，我们使用了LSTM（长短期记忆）序列神经网络作为编码器。具体而言，编码器将目标句子以时间序列的形式输入，最终将中文文本句子转换为一个特定维度的向量。值得一提的是，我们采用的是双向LSTM模型，以便更好地捕捉句子的结构和语义信息。在模型输出时，我们将前向和后向的隐藏层输出值对应位置相加，得到最终的向量表示。

注意事项

• 本文为自然语言处理期末大作业的介绍，所涉及的技术细节和实现方法仅供参考。
• 若需进一步了解相关内容，请自行查阅相关文献和教程。
• 请遵循学术道德规范，尊重知识产权，不得抄袭或篡改他人成果。

文件结构

本资源文件包含以下内容：

• data/：数据集文件夹，包含中文和英文文本数据。
• model/：模型文件夹，包含训练好的模型参数。
• src/：源代码文件夹，包含实现编码器-解码器模型的Python代码。
• README.md：本文档，对期末大作业进行简要介绍。

使用说明

1. 请确保已安装Python和必要的依赖库。
2. 将数据集文件夹data/中的中文和英文文本数据准备好。
3. 运行src/文件夹中的Python代码，训练编码器-解码器模型。
4. 训练完成后，模型参数将保存至model/文件夹。
5. 使用训练好的模型进行中文到英文的翻译。

结束语

本次期末大作业旨在通过实现一个中文到英文的翻译模型，深入探讨自然语言处理领域中的编码器-解码器架构。我们希望这份资源文件能为您的研究和学习提供一定的帮助。