[发明专利]一种神经网络蒙汉机器翻译方法

摘要

一种神经网络蒙汉机器翻译方法，首先对大规模蒙汉双语语料做规范化处理，在此基础上构建出双语字典；然后进行建模，最终基于所搭建模型，实现机器翻译；其特征在于，所述建模包括编码器建模、解码器建模以及蒙汉双语词对齐所需的注意力层的建模，从而针对蒙古语特定词性的词语进行相应处理，以达到最好的翻译效果和最小的语义困惑度。本发明首先在翻译模型中包含了蒙古语词法信息，用编码器网络对蒙古语的编码进行了较为准确的刻画；其次，算法保证了蒙汉翻译质量；最后，通过运用神经网络，把蒙汉双语翻译问题分解为对蒙古语的编码和对汉语的解码两部分，提出了可扩展性强的神经网络算法，有效提高蒙汉机器翻译译文流利度和翻译质量。

主权项

1.一种神经网络蒙汉机器翻译方法，首先对大规模蒙汉双语语料做规范化处理，在此基础上构建出双语字典；然后进行建模，最终基于所搭建模型，实现机器翻译；所述建模包括编码器建模、解码器建模以及蒙汉双语词对齐所需的注意力层的建模，从而针对蒙古语特定词性的词语进行相应处理，以达到最好的翻译效果和最小的语义困惑度，其特征在于，所述基于所搭建模型，实现机器翻译的步骤包括编码环节和解码环节，所述编码环节，将蒙古语进行向量化处理并确定维度；所述解码环节分为注意力层部分和解码部分，其中注意力层部分为对齐概率计算模型和对齐位置预测模型；通过对齐概率计算模型计算出蒙汉双语在句子对齐的基础上，词语之间对齐的概率，而对齐位置预测模型能够将每个词出现的位置信息进行相应的预测；所述解码部分又分为遍历隐藏层节点和输出两部分，通过遍历隐藏层节点来对当前时刻的向量信息进行检索，判定是否符合语义要求，若符合语义要求则将符合要求的向量信息传送给输出函数，通过归一化操作将输出向量解码为译文进行输出，且输出函数符合最优值。