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最近在看斯坦福大学机器翻译的开源代码，琢磨着把代码稍微改动一下，做成中文到英文的翻译。参考了业界大牛的不少论文，大致明白了机器翻译实现的步骤：
1.将源文件转化成词向量（像中文这种词之间没有明显符号的，要先进行分词）
转化的方法，最简单的是生成one-hot词向量。具体来说就是，如果文件中包含n个不同的词，那么每个词的词向量都是n维的，而且只有一个元素的值为1，其余元素都为0. 这样做虽然简单，但需要的空间极大，而且无法反映出词与词之间的联系。我们想得到的词向量是这样的：舅舅-男人=舅妈，或者，王子+女人=公主。斯坦福大学的论文中是这样做的：先生成one-hot词向量，再通过一个变换矩阵将其压缩成低维向量。
注意，机器翻译是有监督学习，所以词向量的转化涉及将源语言和目标语言的文件进行词向量转化。通过转化，我们就把语言与语言之间的转换，等价变为向量与向量之间的转换。为什么要这样做呢？因为电脑本身是没有语言的概念的，它只认一串串数字。事实上，语言在电脑上的存在，也是通过ascii，Unicode等编码实现的。但我们不能直接用这些编码进行机器翻译，因为它们的规律性弱，也没法很好地展示词之间的关系，存储方式也比较复杂。机器翻译也算是一种数学模型，而数学模型的精髓就是简化问题，忽略不必要的条件。（数学系妹子的职业病==）
2.学习转换规则（训练模型）
现在，我们将不同语言都转化为向量了。那么，我们怎样把两组向量联系起来呢？学过线性代数的人都知道，向量的线性变换可以把一组向量映射成另一组向量。而机器翻译也像是一种映射。（但它实际上不是映射，比如，中文到英文的变换，可能涉及到冠词、介词等词语，而这些词语有时候不会体现在中文中）那么，我们能否找到一种变换（不一定是线性的），将源语言的句子映射成目标语言的句子？（一个句子包含若干词向量，所以这个问题被我们转化成了将一组向量映射成另一组向量）
若干年前，这种转换规则还是人为设定的。但这样的方法，对人的要求极高（不仅要精通至少两种语言，还要精通编程），而且准确率也不高。后来，基于统计的机器翻译给这项工作减少了人为成分。但是，有很多参数仍然需要人为设定。所以，有人把当时的程序员戏称为“调参狗”。（统计机器翻译我不太了解，后面看过之后再进行补充）
深度学习的出现，给机器翻译注入了新的血液。所谓深度学习，就是用多层神经网络构建一个系统，只需赋给它一些初始值（通常都设为0）和训练数据，它就可以自行修改调整参数。也就是说，深度学习是一种生成算法的工具，输入大量数据，它就能根据数据提供的信息自行调参，使模型符合人的要求。在机器翻译中，深度学习能帮助人类找到一种复合的变换，这种变换将源语言句子转换为目标语言句子。
我们需要做的，就是赋予机器一个学习的框架，可以简单理解为学习流程。机器只能调参，不能改变运算符号。所以我们的框架至关重要。
现在比较流行的学习方法是RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）。因为RNN的学习过程符合语言的习惯--它能记录上下文信息。而LSTM（Long Short Term Memory，长短期记忆）是RNN的一种特例，它能自行决定什么时候遗忘过去的信息，什么时候记住当前的信息。关于RNN和LSTM的具体信息，可以参照这篇文章：http://blog.csdn.net/LucyGill/article/details/65627047、
3.模型的选择
就如第2步所说，我们可以通过数据学习转换方法。那么，这种学习到什么时候结束呢？我们一定要让自己的模型与训练数据完全匹配吗？不是的。这里存在“过拟合”的问题。通俗来讲，“过拟合”就是，你的模型与训练数据匹配度很高，你输入训练数据里的任意一句中文，模型都能输出一句与之匹配的英文。但是，你输入训练数据之外的一句中文，输出结果却不尽如人意。这是怎么回事？因为，你的模型太匹配训练数据了，以致失去了普适性。举一个例子：如果我用很多苹果的图片来训练模型，这些苹果多数都是红色的，但我测试模型时，输入了一个黄苹果，模型可能会错误地认为这不是苹果。
那么我们什么时候停止训练呢？事实上，我们并不是不间断地训练模型。每过一段时间，我们都要拿验证集中的几组数据来验证模型的好坏。还是上面苹果的例子，训练了一段时间后，我把一个黄苹果的照片输入模型，模型判定其不是苹果，而我的数据中却记录着，这是苹果，所以模型判定错误，本次的训练使得模型“过拟合”了。然而，我们在上一个时间点测试的时候，机器还能识别出黄苹果。所以，我们舍弃本次的训练结果，保留上一次训练的参数，并停止训练。
4.模型的测试
停止训练后，我们的模型就完成了学习。现在，我们想要测试一下模型的精确度。这次，我们既不用训练集中的数据，也不用验证集中的数据。我们用一个新的集合来测试，这个集合就叫做测试集。测试集不会对模型产生影响，它只能评估模型。将测试集中的数据输入模型，将模型的输出与数据中存储的标准输出进行对比，最终通过一定的规则对模型进行评判。
至此，机器翻译就完成了。
5.其他需要注意的地方
你可能已经注意到了，我分别在2、3、4步提到了三个集合：训练集（training set），验证集（validation set），测试集（testing set）。我们在训练模型之前得到若干组数据，如果数据量充足，我们就把它分为这三个集合。其中，训练集用于训练模型，验证集用于决定什么时候停止训练模型，测试集用于评价模型好坏。这三个集合的交集为空。