基于Transformer的端到端机器翻译(深度学习)_wmt数据集

在本文中，我们将介绍如何使用Transformer模型在WMT数据集上进行端到端的机器翻译任务。我们将首先介绍数据预处理，然后详细讲解Transformer模型的构建和训练，最后进行模型评估。

一、数据预处理

1. 下载和解压WMT数据集

首先，我们需要下载WMT数据集并解压。WMT数据集包含了多种语言对的平行语料库，本例中我们将以英语-德语翻译任务为例。

import os
import requests
import zipfile
 
url = "http://www.statmt.org/wmt13/training-parallel-europarl-v7.tgz"
filename = os.path.basename(url)
download_path = f"./{filename}"
 
# 下载数据集
with open(download_path, "wb") as f:
    response = requests.get(url, stream=True)
    total_length = response.headers.get('content-length')
    if total_length is None:
        f.write(response.content)
    else:
        downloaded = 0
        total_length = int(total_length)
        for data in response.iter_content(chunk_size=max(int(total_length / 1000), 1024 * 1024)):
            downloaded += len(data)
            f.write(data)
            do