[发明专利]一种基于Transformer的增强语义特征信息的蒙汉机器翻译方法在审
| 申请号： | 201811231017.2 | 申请日： | 2018-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN109492232A | 公开（公告）日： | 2019-03-19 |
| 发明（设计）人： | 苏依拉;张振;高芬;王宇飞;孙晓骞;牛向华;赵亚平;卞乐乐 | 申请（专利权）人： | 内蒙古工业大学 |
| 主分类号： | G06F17/28 | 分类号： | G06F17/28;G06F17/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 010080 内蒙古自治区呼*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 本文提出了一种基于Transformer模型的增强语义特征信息的蒙汉机器翻译方法。首先，本发明从蒙古文的语言特点出发，找出其在词干、词缀以及格的附加成分的特征，并将这些语言特征融入到模型的训练之中。其次，本发明以衡量两个单词间的相似程度的分布式表示为研究背景，综合分析了深度和密度、语义重合度对概念语义相似度的影响。本发明在翻译过程中，采用Transformer模型，所述Transformer模型为利用三角函数进行位置编码并基于增强型多头注意力机制构建的多层编码器‑解码器架构，从而完全依赖于注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系，消除递归和卷积。 | ||
| 搜索关键词： | 机器翻译 注意力机制 语义特征 解码器架构 语义 概念语义 三角函数 位置编码 相似程度 依赖关系 语言特点 语言特征 编码器 蒙古文 相似度 增强型 重合度 综合分析 词干 词缀 递归 多层 构建 卷积 单词 多头 绘制 翻译 输出 衡量 融入 全局 研究 | ||
【主权项】：
1.一种基于Transformer的增强语义特征信息的蒙汉机器翻译方法，其特征在于，在翻译过程中采用Transformer模型，所述Transformer模型为利用三角函数进行位置编码并基于增强型多头注意力机制构建的多层编码器‑解码器架构，从而完全依赖于注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系，消除递归和卷积。
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