ＡＩ機械翻訳（付録：日本語対応ソースコード付）：RNNでディープラーニング：自然言語処理入門編

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初心者にも扱いやすいPy Torchフレームワークを使って、Python コードを一行づつ解説していきます。RNNの仕組み利用して、Encoder Decoderクラスを作成し、翻訳の基本的な仕組みを学びます。フレームワークのRNNには LSTMの発展形であるGRUを使用し、EncoderとDecoderという仕組みを利用して機械的に翻訳を学習させて行きます。機械学習では文法を考えずに大量のデータを読み込んで学習していきます。以前の翻訳はルールベースで翻訳作業を行ってきました。しかし、ビッグデータにより受け入れる情報量と処理能力が向上すると、いかに文法を学ぶということが、コストのかかる作業であったかということがわかってきます。このレクチャーはとコーディングの解説が長く続く部分もありますので、何の説明をしているのか意味がわからなくなった場合などは、Q & Aにてご質問ください。Pythonコードと、Py Torchフレームワークで解説していきます。（英語から日本語へ翻訳するAttentionのコードも付属）