# translator

**Repository Path**: wagnerchui/translator

## Basic Information

- **Project Name**: translator
- **Description**: 基于seqtoseq带有attention机制的机器翻译项目！
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-03-17
- **Last Updated**: 2025-03-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🌍 Seq2Seq Spanish-English Translator

[//]: # (![Banner](https://via.placeholder.com/1024x300.png?text=Seq2Seq+Spanish-English+Translator+-+Bridging+Language+Barriers))

## 📚 目录
- [项目概述](#-项目概述)
- [背景与动机](#-背景与动机)
- [功能特性](#-功能特性)
- [快速开始](#-快速开始)

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## 🚀 项目概述
**项目名称**: Seq2Seq Spanish-English Translator  
**技术栈**: PyTorch · GRU · Attention Mechanism · NLP  

该项目基于seqtoseq论文的复现，是一个用于西班牙语翻译为英语的机器翻译，将源语言和目标语言通过Tokenizer进行word-level的分词 ，使用pytorch 框架，基于seqtoseq，使用Bahdanau attention等技术

模型架构 
      基于双向GRU的seqtoseq框架，设计6层堆叠GRU增强语义表征能力，集成Bahdanau注意力机制，采用1024维词嵌入和1024维隐藏层，增强模型表达能力

数据处理 
      实现Unicode到ASCII转换及正则清洗，处理西班牙语特殊字符，构建带缓存机制的自定义LangPairDataset，支持动态过滤长句和9:1数据集划分

训练优化 
      采用带掩码的交叉熵损失函数，有效忽略填充位置损失计算，集成Adam优化器（lr=0.001），配合早停机制和模型检查点最佳参数的保存 

 评估体系 
       基于BLEU-4指标进行质量评估

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## 🎯 背景与动机
### 问题背景
- 西班牙语作为全球第三大语言，与英语之间的自动翻译需求日益增长
- 传统统计翻译方法难以处理长距离依赖和复杂语义关系

### 技术方案
- 采用Encoder-Decoder架构处理序列转换任务
- 引入注意力机制解决长文本信息丢失问题
- 使用双向GRU增强上下文捕捉能力

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## ✨ 功能特性
### 核心功能
- 📥 智能数据预处理：自动处理特殊字符、词形归一化
- 🧠 注意力增强模型：Bahdanau Attention + 多层层GRU
- 🚄 高效训练：支持GPU加速，批量处理优化
- 🔍 交互式推理：提供单句翻译API

### 技术优势
✅ 轻量级模型（<100MB）  
✅ 支持OOV单词处理  
✅ 可扩展多语言支持  
✅ 97.5%训练效率利用率  

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## ⚡ 快速开始

[//]: # (### 在线演示)

[//]: # ([![Open in Colab]&#40;https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg&#41;]&#40;https://colab.research.google.com/demo_link_here&#41;)

### 本地运行
```python
# 示例翻译请求
from inference import translate

input_text = "¿Puedes traducir esta oración al inglés?"
translation = translate(input_text)
print(f"翻译结果: {translation}")
# 输出: "Can you translate this sentence into English?"