単語埋め込みベースのモデルを学習させる

ここでは、単語埋め込みを使う機械翻訳モデルの学習手順を実装します。単語は、前の演習で行った one-hot ベクトルではなく、単一の数値として表現します。データセット全体をバッチでたどりながら、複数エポックにわたってモデルを学習します。

この演習では、文のリスト形式の学習データ（tr_en と tr_fr）が用意されています。学習に時間がかかりすぎないよう、実データのうちごく少数（1000 文）のサンプルのみを使用します。前の演習で実装した sents2seqs() 関数とモデル nmt_emb も利用できます。en_x はエンコーダの入力、de_x はデコーダの入力を指すことを思い出してください。