[发明专利]混合深度学习网络与单词生成统计学指导的机器翻译方法有效
| 申请号： | 202010455897.2 | 申请日： | 2020-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN111597831B | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 张逸钿;兰萍;杨丹;何花;吴志强 | 申请（专利权）人： | 西藏大学 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06F40/44;G06F40/51;G06F40/216;G06F16/35 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 850000 西藏*** | 国省代码： | 西藏;54 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种混合深度学习网络与单词生成统计学指导的机器翻译方法，该方法以NMT模型为主体，SMT模型为混合机器翻译系统提供单词生成的统计学特征并指导混合机器翻译系统的译码过程，能够有效提升机器翻译系统的翻译精度，在机器翻译性能上显著优于单独使用NMT、SMT方法的基准系统，对于提升机器翻译系统性能具有重要的现实意义。 | ||
| 搜索关键词： | 混合 深度 学习 网络 单词 生成 统计学 指导 机器翻译 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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