Logo Lanfrica

Christophe4514/nlp-transcription

Domain:

natural language processing
Creator:
Chr
Host:
Encoder-Decoder Architecture in RNNs for language translate (french-lingala) # NLP-Transcription&Translation Encoder-Decoder Architecture in RNNs for language translate (french-lingala) ## Screenshots ## Architecture encodeur-décodeur dans les RNN :¶ * Architecture: Comprend deux RNN : un encodeur et un décodeur. L'encodeur traite la séquence d'entrée et la convertit en un vecteur de contexte de taille fixe. Le décodeur prend ce vecteur de contexte et génère la séquence de sortie étape par étape. * Encodeur : Prend la séquence d'entrée un jeton à la fois. Génère un vecteur de contexte résumant la séquence d’entrée. Peut utiliser diverses variantes de RNN comme LSTM ou GRU. * Décodeur : Prend le vecteur de contexte de l'encodeur et génère la séquence de sortie. Traite la séquence de sortie étape par étape, en incorporant les informations du vecteur de contexte. Peut avoir une architecture différente de celle de l'encodeur, mais utilise généralement la même variante RNN. * Entraînement: Pendant la formation, l'encodeur et le décodeur sont formés conjointement en utilisant le forçage de l'enseignant. Le forçage de l'enseignant implique de fournir le jeton cible précédent correct en entrée du décodeur à chaque étape. * Inférence: Lors de l'inférence, l'encodeur traite la séquence d'entrée pour obtenir le vecteur de contexte. Le décodeur génère la séquence de sortie un jeton à la fois en fonction du vecteur de contexte et des jetons générés précédemment. # Étapes (Prétraitement -> Création de modèle) Certainement! Voici les étapes de la conversion de l'anglais vers l'hindi à l'aide d'un encodeur-décodeur dans RNN : 1. Collecte de données : * Rassemblez des données de texte parallèle composées de phrases anglaises associées à leurs traductions correspondantes en hindi. Les sources peuvent inclure de la littérature traduite, des sites Web bilingues, des corpus linguistiques ou du contenu généré par les utilisateurs. 2. Prétraitement des données : * Nettoyage du texte : * Supprimez le bruit tel que les caractères spécia …