Trong bối cảnh công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ, việc tìm kiếm một phương pháp hiệu quả để giải quyết bài toán dịch máy trở nên quan trọng. Đề tài này tập trung vào kiến trúc Transformer, một mô hình học sâu nổi bật và thành công trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Mục tiêu là xây dựng hệ thống dịch máy sử dụng kiến trúc Transformer nhằm nâng cao độ chính xác và tốc độ. Phương pháp nghiên cứu kết hợp lý thuyết với thực nghiệm, bao gồm cả việc đánh giá hiệu năng của mô hình trên các tập dữ liệu chuẩn. Đề tài này mong đợi đóng góp quan trọng vào lĩnh vực NLP thông qua việc cung cấp một hệ thống dịch máy hiệu quả.