[发明专利]基于Multi-BiRNN编码的神经机器翻译方法有效
| 申请号： | 201710875429.9 | 申请日： | 2017-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN107729326B | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 叶娜;张学强 | 申请（专利权）人： | 沈阳航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06F40/55;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234 | 代理人： | 李晓光 |
| 地址： | 110136 辽宁省沈*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Multi‑BiRNN编码的神经机器翻译方法，在编码器端采用Multi‑BiRNN编码，即在源语言句子作为输入序列的基础上，再增加一组或多组BiRNN对与之相关的其他输入序列进行编码；基于Multi‑BiRNN编码的神经机器翻译，在源端编码过程中同时考虑源语言句子序列及其依存句法树，通过两种不同的遍历方式分别得到句法树的序列化结果，与源语言句子序列一起作为Multi‑BiRNN编码的输入；在各组BiRNN的输出端，采用向量拼接的方式形成每个词。本发明编码得到的向量包含更加丰富的语义信息，同时考虑源语言句子序列和其他与之相关序列，在源语言句子的语义的表示过程中起到消歧作用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 multi birnn 编码 神经 机器翻译 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Multi‑BiRNN编码的神经机器翻译方法，其特征在于包括以下步骤：1)在编码器端采用Multi‑BiRNN编码的方法，即在源语言句子作为输入序列的基础上，再增加一组或多组BiRNN对与之相关的其他输入序列进行编码；2)基于Multi‑BiRNN编码的神经机器翻译，在源端编码过程中同时考虑源语言句子序列及其依存句法树，通过两种不同的遍历方式分别得到句法树的序列化结果，与源语言句子序列一起作为Multi‑BiRNN编码的输入；3)在各组BiRNN的输出端，采用向量拼接的方式形成每个词，使每个词更加完整和全面。
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