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1. 研究背景

机器翻译（Machine Translation, MT）是自然语言处理领域最具挑战性的任务之一。从早期的基于规则的方法，到统计机器翻译（SMT），再到神经机器翻译（NMT），翻译质量不断提升。

基于规则的方法（1950s-1980s）依赖语言学家编写的语法规则和词典，统计机器翻译（1990s-2010s）基于大规模双语平行语料库，使用短语表和语言模型，神经机器翻译（2014至今）采用端到端（End-to-End）学习。2017年，Google团队发表《Attention Is All You Need》论文，提出Transformer架构，彻底改变了NLP领域，其是BERT、GPT等预训练模型的基础，推动了大规模语言模型的发展，在机器翻译、文本生成等任务上取得SOTA效果。

本项目立足于Transformer模型，解决实际翻译需求，能够帮助大家理解深度学习在NLP中的最新进展，为后续研究（如大模型）奠定基础。

2. 研究目的

本研究旨在设计并实现一个基于Transformer的英中机器翻译系统，具体目标包括：

• 完整实现Transformer编码器-解码器架构；
• 探索有效的训练策略和超参数配置；
• 在有限数据下获得可接受的翻译质量；

本项目在数据、计算、质量方面还存在一些挑战和限制：

1. 数据挑战：训练数据有限（仅200句平行语料）、 词表规模小（英文215词，中文411词）、数据多样性不足
2. 计算挑战：模型参数量大（66万参数）、训练时间长（CPU环境下）、GPU内存管理
3. 质量挑战：小数据集容易过拟合、翻译流畅度和准确性平衡、未知词（OOV）处理

3. 技术方案

3.1 核心技术栈

• 深度学习框架：PyTorch 2.6
• 数值计算：NumPy
• 可视化：Matplotlib
• 开发环境：Python 3.9
• 硬件加速：CUDA（可选）

3.2 项目结构

QASystemSim/

├── config.py # 大模型配置

├── config_small.py # 小模型配置

├── tokenizer.py # 分词器实现

├── dataset.py # 数据集类

├── transformer_layers.py # Transformer核心组件

├── model.py # 完整Transformer模型

├── prepare_data.py # 数据预处理

├── train.py # 大模型训练脚本

├── train_small.py # 小模型训练脚本

├── translate.py # 翻译/推理脚本

├── test.py # 系统测试

├── data/ # 数据目录

│ ├── train.en # 英文训练数据

│ ├── train.zh # 中文训练数据

│ ├── tokenizer.en # 英文分词器

│ └── tokenizer.zh # 中文分词器

├── checkpoints/ # 模型检查点

│ ├── final_model.pt # 大模型

│ └── final_model_small.pt # 小模型

└── logs/ # 训练日志

├── training_log.txt # 大模型日志

├── training_log_small.txt # 小模型日志

└── training_curve.png # 训练曲线

3.3 算法结构

本系统采用标准的Transformer架构，包含以下核心组件：

1. 输入层
2. 词嵌入 + 位置编码
3. 编码器（N层）
4. 解码器（N层）
5. 输出层（线性投影 + Softmax）
6. 翻译结果

本系统采取的训练策略如下：

• 损失函数采取交叉熵损失；
• 优化器采取Adam优化器；
• 学习率调度采取Warmup策略。前warmup_steps，线性增长，warmup_steps后，平方根衰减，平衡训练初期稳定性和后期收敛速度。

本系统采取的解码策略包括贪婪解码和束搜索解码。

一、贪婪解码

贪婪解码每步选择概率最大的词，速度快，但可能陷入局部最优，适合快速测试。核心算法如下所示：

def greedy_decode(model, src, src_mask, max_len, start_symbol, device): memory = model.encode(src, src_mask) ys = torch.ones(1, 1).fill_(start_symbol).long().to(device) for i in range(max_len - 1): # 创建未来掩码 tgt_mask = (1 - torch.triu( torch.ones(1, ys.size(1), ys.size(1)), diagonal=1 )).bool().to(device) # 解码一步 out = model.decode(ys, memory, tgt_mask, src_mask) prob = model.fc_out(out[:, -1]) # 选择概率最大的词 _, next_word = torch.max(prob, dim=1) next_word = next_word.item() # 拼接到输出 ys = torch.cat([ys, torch.ones(1, 1).fill_(next_word).long().to(device)], dim=1) # 遇到结束符停止 if next_word == eos_token_id: break return ys

二、束搜索解码

束搜索解码保留top-k个候选序列，平衡速度和质量，通常比贪婪解码效果更好。核心算法如下所示：

def beam_search_decode(model, src, src_mask, max_len, start_symbol, beam_size, device): memory = model.encode(src, src_mask) ys = torch.ones(1, 1).fill_(start_symbol).long().to(device) sequences = [(ys, 0.0)] for i in range(max_len - 1): all_candidates = [] for seq, score in sequences: if seq[0, -1].item() == eos_token_id: all_candidates.append((seq, score)) continue tgt_mask = (1 - torch.triu( torch.ones(1, seq.size(1), seq.size(1)), diagonal=1 )).bool().to(device) out = model.decode(seq, memory, tgt_mask, src_mask) prob = model.fc_out(out[:, -1]) log_prob = torch.log_softmax(prob, dim=-1) topk_probs, topk_indices = torch.topk(log_prob, beam_size) for j in range(beam_size): next_word = topk_indices[0, j].item() new_seq = torch.cat([seq, torch.ones(1, 1).fill_(next_word).long().to(device)], dim=1) new_score = score + topk_probs[0, j].item() all_candidates.append((new_seq, new_score)) sequences = sorted(all_candidates, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:beam_size] if all(seq[0, -1].item() == eos_token_id for seq, _ in sequences): break best_seq, best_score = sequences[0] return best_seq

4. 实现流程

4.1数据准备阶段

一、数据集构建

数据来源为英中平行语料库（200句），涵盖日常对话、技术文档等场景。

数据格式如下所示：

train.en:

Hello world

How are you

I love programming

...

train.zh:

你好世界

你好吗

我爱编程

...

二、分词器构建

英文分词：

• 基于单词的分词
• 保留大小写
• 添加特殊标记：<pad>, <sos>, <eos>, <unk>

中文分词：

• 基于字符的分词
• 处理中文字符
• 添加特殊标记

特殊标记：

• <pad>: 填充标记 (0)
• <sos>: 序列开始 (1)
• <eos>: 序列结束 (2)
• <unk>: 未知词 (3)

三、数据预处理

1. 读取原始文本
2. 分词并转换为索引
3. 统一序列长度（填充或截断）
4. 构建数据集类

执行prepare_data.py代码，运行效果如下图所示：

4.2 模型训练

训练流程的核心算法如下所示：

ef train_epoch(model, dataloader, criterion, optimizer, scheduler, config, device): model.train() total_loss = 0 for batch in dataloader: # 数据移到设备 src = batch['src'].to(device) tgt = batch['tgt'].to(device) src_mask = batch['src_mask'].to(device) tgt_mask = batch['tgt_mask'].to(device) # 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 准备目标输入（移除最后一个token） tgt_input = tgt[:, :-1] tgt_output = tgt[:, 1:] # 创建目标掩码（未来掩码） seq_len = tgt_input.size(1) tgt_mask_input = (tgt_input != tgt[0, 0].to(device) .unsqueeze(1).unsqueeze(3)) nopeak_mask = (1 - torch.triu( torch.ones(1, seq_len, seq_len), diagonal=1 )).bool().to(device) tgt_mask_input = tgt_mask_input & nopeak_mask # 前向传播 output = model(src, tgt_input, src_mask, tgt_mask_input) # 计算损失 output = output.reshape(-1, output.size(-1)) tgt_output = tgt_output.reshape(-1) loss = criterion(output, tgt_output) # 反向传播 loss.backward() # 梯度裁剪 torch.nn.utils.clip_grad_norm_( model.parameters(), config.gradient_clip ) # 参数更新 optimizer.step() lr = scheduler.step() total_loss += loss.item() return total_loss / len(dataloader)

验证流程的核心算法如下所示：

def validate(model, dataloader, criterion, device): model.eval() total_loss = 0 with torch.no_grad(): for batch in dataloader: src = batch['src'].to(device) tgt = batch['tgt'].to(device) src_mask = batch['src_mask'].to(device) tgt_mask = batch['tgt_mask'].to(device) tgt_input = tgt[:, :-1] tgt_output = tgt[:, 1:] seq_len = tgt_input.size(1) tgt_mask_input = (tgt_input != tgt[0, 0].to(device) .unsqueeze(1).unsqueeze(3)) nopeak_mask = (1 - torch.triu( torch.ones(1, seq_len, seq_len), diagonal=1 )).bool().to(device) tgt_mask_input = tgt_mask_input & nopeak_mask output = model(src, tgt_input, src_mask, tgt_mask_input) output = output.reshape(-1, output.size(-1)) tgt_output = tgt_output.reshape(-1) loss = criterion(output, tgt_output) total_loss += loss.item() return total_loss / len(dataloader)

执行train.py或者train_small.py代码的运行效果图如下所示：

4.3 推理与翻译

翻译流程的核心代码如下所示：

def translate(model, src_sentence, src_tokenizer, tgt_tokenizer, config, device): model.eval() # 编码源句子 src_encoded = src_tokenizer.encode(src_sentence, config.max_seq_len) src_tensor = torch.tensor(src_encoded).unsqueeze(0).to(device) # 创建源掩码 src_mask = (src_tensor != src_tokenizer.word2idx['<pad>']) .unsqueeze(1).unsqueeze(2).to(device) # 解码 start_symbol = tgt_tokenizer.word2idx['<sos>'] output = greedy_decode( model, src_tensor, src_mask, config.max_decode_len, start_symbol, device ) # 解码 translation = tgt_tokenizer.decode(output[0].tolist()) return translation

执行translate.py代码开始进行英译中，运行效果如下图所示：

由于数据集较小，尽管通过train.py还是train_small.py代码训练的大模型、小模型已经训练了5000个epoch，但翻译效果仍然不佳。后续改进的方向就是增加数据集大小、提高模型复杂度。

4.4 日志与监控

• 训练日志：记录模型配置信息、数据集统计、每个epoch的训练/验证损失、学习率变化、最佳模型epoch
• 可视化：绘制训练损失和验证损失、保存为PNG图片、直观展示训练过程

5. 总结

总言之，本项目已完成如下功能：

• 英中机器翻译系统
• 多种解码策略（贪婪、束搜索）
• 自动模型加载
• 训练日志记录
• 交互式翻译界面

模型配置信息如下所示：

• 大模型：66万参数，6层编码器/解码器
• 小模型：16万参数，2层编码器/解码器
• 支持GPU加速训练

本项目还存在以下影响因素：

• 数据规模：200句数据不足以训练高质量模型
• 词表大小：小词表限制了表达能力
• 训练轮数：50-100个epoch偏少，建议1000+
• 模型容量：小数据集下大模型容易过拟合