模型架构先上图我们这里选用GRU来实现该任务，因此上图的十个方框框都是GRU块，如第二张图，放第一张图主要是强调编码器的输出是作用在解码器每一次输入的观点，具体的详细流程图将在代码实现部分给出。编码阶段1.准备工作要用到的数据集点此下载，备用地址，点击下载导入相关的

一、seq2seq和encoder-decoder关系seq2seq是从解决问题的目的角度来说的，利用的框架是encoder-decoder 二、项目例子比如我们有两个文件letters_source.txt和letters_target.txt，他们行数一致，也就是我们的训练集合，他们每一行互应（这两个文件同一行彼此长度可以不一致：比如中

一、 选题背景机器翻译的发展主要分为三个阶段：基于规则的机器翻译；基于统计的机器翻译；基于人工神经网络的机器翻译。现在神经机器翻译的主流模型是编码器-解码器模型结构。该模型由编码器与解码器两部分组成，编码器是一个循环神经网络（RNN），输入是一个词语的序列，每次向RNN单元输入一

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机器学习AI算法工程  公众号：datayx一、【数据集构造】诗词歌句属于自然语言一部分，对于计算机来说自然需要对数据进行数字化处理。其中步骤主要分成分词、编码、数据集输