[发明专利]基于融合词性和位置信息的汉-越卷积神经机器翻译方法有效
| 申请号： | 201910613122.0 | 申请日： | 2019-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN110321568B | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 余正涛;王文君;王振晗;高盛祥;何建雅琳;陈玮;黄于欣 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06F40/49;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明人从众知识产权代理有限公司 53204 | 代理人： | 沈艳尼 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于融合词性和位置信息的汉‑越卷积神经机器翻译方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先在收集的汉越双语平行语料的基础上，利用汉越词性标记工具对汉语和越南语进行词性信息标注，并在标记词性信息的双语语料基础上生成具有词性信息的词表，利用带词性的词表对汉越双语语料进行词与词性的联合编码与解码，然后通过门控线性单元融入词性信息，并采取多层卷积神经网络及不同大小卷积核进行翻译模型的训练，生成较好性能的汉‑越神经机器翻译模型再进行汉语越南语机器翻译。本发明有效的改善了汉越译文语序不一致的问题，能提升资源稀缺的汉‑越神经机器翻译性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 融合 词性 位置 信息 卷积 神经 机器翻译 方法 | ||
【主权项】：
1.基于融合词性和位置信息的汉‑越卷积神经机器翻译方法，其特征在于：所述基于融合词性和位置信息的汉‑越卷积神经机器翻译方法的具体步骤如下：Step1、收集汉越双语平行语料；Step2、利用汉越词性标记工具对汉语和越南语进行词性信息标注；Step3、在标记词性信息的双语语料基础上生成具有词性信息的词表；Step4、利用带词性信息的词表对汉越双语语料进行词与词性的联合编码与解码；Step5、通过门控线性单元融入词性信息及位置信息，并采取多层卷积神经网络及不同大小卷积核进行翻译模型的训练，生成汉‑越神经机器翻译模型进行汉语越南语机器翻译。
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