Keras深度学习实战（35）——构建机器翻译模型
0. 前言1. 模型与数据集分析1.1 模型分析1.2 数据集分析 2. 实现机器翻译模型2.1 预处理数据2.2 传统多对多架构2.3 使用具有多个隐藏层的模型架构 小结系列链接0. 前言
我们已经学习了多种将输入和输出进行一对一映射的模型架构，在本节中，我们将研究构建多对多模型体系结构，这种模型架构可以将所有输入数据映射到编码向量中，然后将其解码为输出向量。本节中，我们将构建神经网络模型用于将英语输入文本翻译成法语文本输出。
1. 模型与数据集分析
1.1 模型分析
在实现机器翻译模型前，我们首先定义用于执行机器翻译的体系结构：
获取数据集，其中包括输入的英语句子和相应的法语翻译标记并提取英语和法语文本中常见的单词： 为了识别频繁出现的单词，计算每个单词的出现频
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