作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
在自然语言处理领域中，自动翻译是一种非常重要的任务。通过机器翻译可以让我们无需耗费大量的人力或时间，快速、高效地将源语言文本转换成目标语言。自从深度学习模型开始发展以来，人们对机器翻译技术的关注也越来越多。近几年，深度学习模型已经能够取得相当优秀的结果。因此，机器翻译成为自然语言处理领域的一个热门话题。本文以最新的开源机器翻译库 fairseq 为例，介绍如何实现一个基于神经网络的机器翻译模型。
2.核心概念与联系
首先，我们需要了解一下什么是自动机、语料库、训练集、测试集、词汇表等基本概念。
2.1 自动机（Automation） 自动机（Automation），又称确定性自动机（Deterministic Automation）或非确定的自动机（Non-deterministic automation）。它是一个有限状态自动机，由五元组（状态、输入符号、转移函数、输出符号、起始态）定义。根据自动机的定义，在给定输入序列时，它会按照预先定义好的规则，一步一步地从当前状态迁移到下一个状态，并产生对应的输出符号。比如，有一个词法分析器就是一种典型的自动机。自动机根据输入序列中的符号或者单词，逐个扫描，直到完成所有符号的识别，然后作出相应的动作。
2.2 语料库（Corpus） 语料库（Corpus），是指一系列经过人工标记的文本数据，用于训练或者测试机器翻译模型。语料库中包含了多种语言的文本，其目的主要是用来训练或测试翻译模型。
2.3 训练集、测试集 训练集ÿ