[发明专利]一种译文重对齐的循环神经网络跨语言机器翻译方法在审
| 申请号： | 201910976757.7 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110717345A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 苏依拉;范婷婷;仁庆道尔吉 | 申请（专利权）人： | 内蒙古工业大学 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06N3/04 |
| 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： | 一种译文重对齐的循环神经网络的跨语言机器翻译方法，基于编码器‑解码器架构，其特征在于，编码器的循环神经网络和解码器的LSTM建模时，通过使用局部注意力方法生成的可变上下文向量和序列引导网络生成的序列引导向量，并配合重对齐方法，给出最符合原文语义的翻译序列。本发明翻译过程涉及上下文语境，并配合重对齐方法，可以得到更加接近人工翻译效果的目标语言文本。 | ||
| 搜索关键词： | 对齐 循环神经网络 编码器 目标语言文本 机器翻译 解码器 解码器架构 上下文向量 上下文语境 方法生成 人工翻译 网络生成 原文语义 翻译 可变 建模 向量 译文 注意力 配合 语言 | ||
【主权项】：
1.一种译文重对齐的循环神经网络跨语言机器翻译方法，采用基于局部注意力机制的编码器-解码器架构，其特征在于，在所述架构上添加一个额外的使用局部注意力机制的序列引导网络，编码器对源语言语句进行编码，表示为一个长度固定的上下文向量，解码器依据上下文向量以及序列引导网络给出的序列引导向量，给出目标语言语句。/n
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