机器翻译及相关技术
翻译前准备
清洗（大小写转换 标点符号）
分词（每个单词分开，生成一一对应的列表）
建立词典（根据词频进行统计 单词对应唯一id）
Encoder-Decoder
encoder将输入转化为隐藏状态，再由decoder将隐藏状态输出为翻译后语言。
sequence to sequence模型
运用到循环神经网络对下一个单词进行预测
将单词翻译成对应的词向量
beam search
依次根据每一个位置的局部最优解选取该位置的单词（贪婪搜索）
束搜索相比贪婪搜索增加了束宽（beam size）的超参数(k)，每次选取(k)个最优词