[发明专利]基于依存信息监督的神经网络机器翻译方法及装置有效
| 申请号： | 201910348070.9 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110059324B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 仇晶;田志宏;殷丽华;刘妍;顾钊铨;韩伟红;李树栋;李默涵;方滨兴 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 颜希文;麦小婵 |
| 地址： | 510006 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于依存信息监督的神经网络机器翻译方法及装置，所述方法包括：获取待翻译的源语句并拆分为语言单位，将每一语言单位转换为输入向量后由编码器编码为隐状态向量；对源语句进行依存分析，并根据分析所得的依存信息以及所述隐状态向量生成每一语言单位的依存信息块；利用基于依存信息块监督的注意力机制计算得到当前时刻的回顾信息；根据当前时刻的回顾信息，结合上一时刻的翻译结果以及当前时刻的解码器端隐状态向量生成当前时刻的翻译结果。本发明通过分析语句的依存信息为注意力机制提供了监督，这样不仅减少了翻译模型的计算量，而且使得翻译模型具有捕获远距离语义信息的能力，从而有效优化了翻译模型的翻译效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 依存 信息 监督 神经网络 机器翻译 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于依存信息监督的神经网络机器翻译方法，其特征在于，包括：获取待翻译的源语句并拆分为语言单位，将每一语言单位转换为输入向量后由编码器编码为隐状态向量；对所述源语句进行依存分析，并根据分析所得的依存信息以及所述隐状态向量生成每一语言单位的依存信息块；利用基于所述依存信息块监督的注意力机制计算得到当前翻译时刻的回顾信息；根据所述当前翻译时刻的回顾信息，结合上一翻译时刻的翻译结果以及当前翻译时刻的解码器端隐状态向量生成当前时刻的翻译结果。
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