[发明专利]一种GRU神经网络蒙汉机器翻译方法在审
| 申请号： | 201910940595.1 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110738062A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 苏依拉;卞乐乐;赵旭;薛媛;范婷婷;张振 | 申请（专利权）人： | 内蒙古工业大学 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 61215 西安智大知识产权代理事务所 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 010080 内蒙古自治区呼*** | 国省代码： | 内蒙;15 |
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| 摘要： | 一种GRU神经网络蒙汉机器翻译方法，首先对翻译语言进行预处理，然后对一定规模的蒙汉双语进行Encoder‑Decoder模型的搭建和训练，并对蒙汉双语语料进行编码统一处理，最后基于Encoder‑Decoder模型得到翻译结果，Encoder‑Decoder模型由神经网络构建而成，其中一个神经网络为LSTM，负责Encoder编码，其采用双向编码设置，即对源语言进行正向编码和逆向编码，将源语句转换成两个不同方向编码且固定长度的向量，另一神经网络为GRU，负责Decoder解码，其从正向和逆向两个方向进行解码，即解码输出目标语言的时候会自动整合上下文信息，由此将编码生成的固定长度向量转换成目标语句，本发明结合蒙汉语言特点，使蒙汉机器翻译系统表达能力更加流畅，更接近人类表达，减少了翻译过程中语义丢失和翻译混乱的程度。 | ||
| 搜索关键词： | 解码 神经网络 翻译 正向 预处理 固定长度向量 机器翻译系统 神经网络构建 机器翻译 上下文信息 转换成目标 语义 编码生成 翻译结果 方向编码 逆向编码 输出目标 双向编码 双语语料 统一处理 语句转换 源语言 向量 语句 整合 语言 混乱 | ||
【主权项】：
1.一种GRU神经网络蒙汉机器翻译方法，首先对翻译语言进行预处理，然后对一定规模的蒙汉双语进行Encoder-Decoder模型的搭建和训练，并对蒙汉双语语料进行编码统一处理，最后基于Encoder-Decoder模型得到翻译结果，其特征在于，所述Encoder-Decoder模型是由神经网络构建而成的神经机器翻译模型，其中一个神经网络为LSTM，负责Encoder编码，其采用双向编码设置，即对源语言进行正向编码和逆向编码，将源语句转换成两个不同方向编码且固定长度的向量，两个待解码向量包含了所有的上下文信息，另外一个神经网络为GRU，负责Decoder解码，其从正向和逆向两个方向进行解码，即解码输出目标语言的时候会自动整合上下文信息，由此将编码生成的固定长度向量转换成目标语句。/n
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