机器翻译（基于机器学习）与其相关的Tensorflow代码实现（含注意力机制）

机器翻译

将句子x由源语言转化为目标语言，生成对应的句子y。以下示例展示了如何将法语句子转换为英文形式。

统计机器翻译

英文对应术语为统计机器翻译（Statistical Machine Translation，简称SMT）。其基本原理是通过数据驱动的方式构建概率模型。
argmax_y P(y|x) \\ \\ = argmax_y P(x|y) P(y)
上述公式中，前半部分P(x|y)代表翻译模型，主要承担词汇及短语层面的转换任务；后半部分P(y)为语言模型，旨在提升目标语言表达的自然度与连贯性。

优势

1. 整体框架具备较强的直观性，便于理解与解释

不足之处

1. 对特征工程依赖程度较高，需投入大量人工进行设计与优化
2. 系统对存储资源的需求较大，需额外保留如平行语料等辅助信息

对齐

构建一个具备优异表现的翻译系统，首要条件是获取大量平行语料（即原文与译文的对应文本）。这一需求促使我们引入对齐机制，其核心在于识别原文中某一部分与译文中相应部分之间的对应关系。我们以a表示这一对齐