[发明专利]一种基于神经网络的英译汉词义消歧方法

权利要求书

1.一种基于神经网络的英译汉词义消岐方法，其特征在于，首先基于英汉词典和中英文语料的中英文句子，生成与每个英文句子对应的中英文混合序列；接着以英文句子和中英文混合序列为平行语料，通过神经网络方法训练得到翻译模型；最后使用翻译模型，依次在待翻译英文句子各个英文单词的词义中限制性解码，生成中英文混合序列，此序列中与每个单词对应的中文词就是该单词在英文句子中的准确词义，从而解决了英译汉的词义消岐问题。

2.根据权利要求1所述的英译汉词义消岐方法的英汉词典，其特征在于，英汉词典包括英文单词及其所有可能的中文词义，其中的英文单词包括单词原形、名词复数、动词第三人称单数、动词过去式、动词现在分词、动词过去分词、形容词和副词的比较级和最高级。

3.根据权利要求1所述的英译汉词义消岐方法的中英文混合序列，其特征在于，当在英文句子对应的中文句子中有某个单词的某个词义，就用此中文词义代替英文句子的该单词，依次替换完成后形成了一个中文词义、英文单词和标点符号组成的中英文混合序列。

4.根据权利要求1所述的英译汉词义消岐方法的神经网络训练，其特征在于，神经网络训练可以是循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）或变换器（Transformer）。

5.根据权利要求1所述英译汉词义消岐方法的限制性解码，其特征在于，在解码过程的每一步，集束搜索只选取当前英文单词的所有中文词义中概率最大的1-10个中文词义。