引言：翻譯技術的演進之路
從早期的基于規則的機器翻譯(RBMT)到統計機器翻譯(SMT)，再到如今主導行業的神經機器翻譯(NMT)，翻譯技術已經走過了漫長的發展道路。現代翻譯系統不僅能夠處理簡單的句子，還能理解上下文、識別領域術語，甚至捕捉微妙的文化差異。
本系列文章將帶您深入探索現代翻譯技術的核心算法與實踐。作為開篇之作，本文將重點介紹神經機器翻譯的基礎架構——序列到序列(Seq2Seq)模型，并通過Python和PyTorch實現一個完整的翻譯系統原型。
序列到序列模型基礎
序列到序列(Seq2Seq)模型是神經機器翻譯的基石，它由兩個主要組件構成：
- 編碼器(Encoder)：將源語言句子編碼為固定長度的上下文向量
- 解碼器(Decoder)：基于上下文向量生成目標語言句子
import torch
import torch.nn as nn
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