这是一个用 PyTorch 实现的 OpenNMT 的库，OpenNMT 是一个神经机器翻译系统。

Github：

https://github.com/mattiadg/SR-NMT

  快速开始

一些有用的工具：

下面的例子使用了 Moss  tokenizer (http://www.statmt.org/moses/) 来准备用于评估的数据和 moses BLEU 脚本。

wget https://raw.githubusercontent.com/moses-smt/mosesdecoder/master/scripts/tokenizer/tokenizer.perl
wget https://raw.githubusercontent.com/moses-smt/mosesdecoder/master/scripts/share/nonbreaking_prefixes/nonbreaking_prefix.de
wget https://raw.githubusercontent.com/moses-smt/mosesdecoder/master/scripts/share/nonbreaking_prefixes/nonbreaking_prefix.en
sed -i "s/$RealBin\/..\/share\/nonbreaking_prefixes//" tokenizer.perl
wget https://raw.githubusercontent.com/moses-smt/mosesdecoder/master/scripts/generic/multi-bleu.perl

WMT'16 多模式翻译：Multi30k（de-en）

WMT'16多模式翻译任务训练示例（http://www.statmt.org/wmt16/multimodal-task.html）。

0）下载数据：

mkdir -p data/multi30k
wget http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/wmt16_files_mmt/training.tar.gz &&  tar -xf training.tar.gz -C data/multi30k && rm training.tar.gz
wget http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/wmt16_files_mmt/validation.tar.gz && tar -xf validation.tar.gz -C data/multi30k && rm validation.tar.gz
wget https://staff.fnwi.uva.nl/d.elliott/wmt16/mmt16_task1_test.tgz && tar -xf mmt16_task1_test.tgz -C data/multi30k && rm mmt16_task1_test.tgz
1) Preprocess the data.

1）预处理数据：

for l in en de; do for f in data/multi30k/*.$l; do if [[ "$f" != *"test"* ]]; then sed -i "$ d" $f; fi;  done; done
for l in en de; do for f in data/multi30k/*.$l; do perl tokenizer.perl -a -no-escape -l $l -q  < $f > $f.atok; done; done
python preprocess.py -train_src data/multi30k/train.en.atok -train_tgt data/multi30k/train.de.atok -valid_src data/multi30k/val.en.atok -valid_tgt data/multi30k/val.de.atok -save_data data/multi30k.atok.low -lower

2）训练模型：

python train.py -data data/multi30k.atok.low.train.pt -save_model multi30k_model -gpus 0

3）翻译语句：

python translate.py -gpu 0 -model multi30k_model_e13_*.pt -src data/multi30k/test.en.atok -tgt data/multi30k/test.de.atok -replace_unk -verbose -output multi30k.test.pred.atok

4）评估：

perl multi-bleu.perl data/multi30k/test.de.atok < multi30k.test.pred.atok

预训练模型：

以下预训练模型可以下载并与 translate.py 一起使用（这些训练有较旧版本的代码;它们将很快更新）。

• onmt_model_en_de_200k：基于 OpenNMT / IntegrationTesting 中 200k 句子数据集的英德翻译模型。 Perplexity：21。

• onmt_model_en_fr_b1M：一个英语 - 法语模型，以基准 -1M 为基础进行培训。 Perplexity：4.85。

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