我已经使用LSTM设计语言翻译模型。但是，即使在我的数据集中输入了10000个条目之后，该模型也无法正确转换。
我已经将每个单词都大写了，并且没有删除任何停用词。训练数据按原样使用。
model = Sequential()
model.add(Embedding(src_vocab, n_units, input_length=src_timesteps,input_shape=trainX.shape,mask_zero=True))
model.add(LSTM(n_units))
model.add(RepeatVector(tar_timesteps))
model.add(LSTM(n_units, return_sequences=True))
model.add(TimeDistributed(Dense(tar_vocab, activation='softmax')))
理想情况下，如果不是实际情况，这应该已经显示了一些翻译，但是在大多数情况下，它不会为任何带标记的单词返回最大概率，并且最后得到的字符串为空。