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简要说明采用Seq2Seq模型实现机器翻译的原理
提问人：网友jincheng
发布时间：2022-01-07
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第2题
使用带注意力机制的Seq2Seq模型实现机器翻译时，把一句中文翻译成英语和法语时，解码器不同时刻对应的上下文向量是以下哪种情况？
A.相同
B.不相同
C.不确定
D.其他三个答案都错误
第7题
机器翻译可以有多种实现方法。给定源语言句子，对目标语言句子的条件概率进行建模，再用大规模语料库训练模型的方法是（）。
A.基于规则的机器翻译
B.基于实例的机器翻译
C.基于统计的机器翻译
D.基于深度神经网络的机器翻译（神经机器翻译）
第8题
下面有关Seq2Seq模型的说法哪个是错误的？
A.在无注意力机制的Seq2Seq模型中，语义向量c对解码器的输出作用是无差异的
B.在Seq2Seq模型中，编码器和解码器可以使用不同的RNN模型。
C.在Seq2Seq模型中，语义向量c的作用拟合编码器不同输入的关系，也要拟合与解码器输出之间的映射。
D.引入注意力机制后，解码器不同时刻的输入对应的语义向量是相同的。
