数据预处理
将数据集清洗、转化为神经网络的输入minbatch
分词
将句子转为单词组成的列表
建立词典
PAD、BOS、EOS、UNK
Encoder-Decoder
encoder：输入到隐藏状态
decoder：隐藏状态到输出
注意力机制
在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种结构存在着问题，尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长的向量而保存所有的有效信息，所以随着所需翻译句子的长度的增加，这种结构的效果会显著下降。
与此同时，解码的目标词语可能只与原输入的部分词语有关，而并不是与所有的输入有关。例如，当把“Hello world”翻译成“Bonjour le monde”时，“Hello”映射成“Bonjour”，“world”映射成“monde”。在seq2seq模型中，解码器只能隐式地从编码器的最终状态中选择相应的信息。然而，注意力机制可以将这种选择过程显式地建模。
引入注意力机制的Seq2seq模型
Transformer
CNNs 易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。
RNNs 适合捕捉长距离变长序列的依赖，但是却难以实现并行化处理序列。
为了整合CNN和RNN的优势，[Vaswani et al., 2017]创新性地使用注意力机制设计了Transformer模型。该模型利用attention机制实现了并行化捕捉序列依赖，并且同时处理序列的每个位置的tokens，上述优势使得Transformer模型在性能优异的同时大大减少了训练时间。
