UnsupervisedMT

无监督机器翻译 此仓库包含了在《Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation》[https://arxiv.org/abs/1804.07755](EMNLP 2018)中介绍的无监督 PBSMT 和 NMT 模型的原始实现。

NMT 实现支持以下功能:

• 三种机器翻译架构 (seq2seq、biLSTM + attention、Transformer)
• 可在模型/语言之间共享任意数量的参数
• 降噪自编码器训练
• 并行数据训练
• 反并行数据训练
• 实时多线程生成反并行数据

• Python 3
• NumPy
• PyTorch (目前测试版本为 0.5)
• Moses (清理文本并进行标记化 / 训练 PBSMT 模型)
• fastBPE (生成和应用 BPE 编码)
• fastText (生成嵌入)
• MUSE (生成跨语言嵌入)

PBSMT 实现需要一个运行的 Moses 实现,您需要自行安装。编译 Moses 并不总是很简单,有一个很好的替代方案: