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申请/专利权人：澳门大学
摘要：本发明实施例提供一种神经机器翻译模型的构建方法及装置、翻译方法及装置。其中，神经机器翻译模型的构建方法包括：基于编码器‑解码器框架构建神经机器翻译模型，解码器在生成目标词汇时，依次生成与目标词汇对应的第一属性向量和第二属性向量，再由第一属性向量和第二属性向量组成属性向量对映射到相应的目标词汇。本发明实施例提供的神经机器翻译模型的构建方法及装置、翻译方法及装置，通过利用一对属性向量表示目标词汇，可尽可能多的覆盖目标词汇，不需要对训练与测试数据进行前后处理，避免了错误传播，可有效解决神经机器翻译中的集外词问题；另外，由于大幅减少了用于表示目标词汇的参数数量，模型的空间消耗也相应减少。
主权项：1.一种神经机器翻译模型的构建方法，其特征在于，包括：基于编码器-解码器框架构建神经机器翻译模型，所述神经机器翻译模型包括编码器和解码器；其中，所述解码器在生成目标词汇时，依次生成与目标词汇对应的第一属性向量和第二属性向量，然后再由所述第一属性向量和所述第二属性向量组成一个属性向量对映射到相应的目标词汇；所述解码器在生成目标词汇时，依次生成与目标词汇对应的第一属性向量和第二属性向量，具体包括：通过源语句的隐藏状态序列、与当前目标词汇对应的上下文向量、当前目标词汇的前一目标词汇的第二属性隐藏状态和第二属性向量得到当前目标词汇的第一属性隐藏状态；通过与当前目标词汇对应的上下文向量、当前目标词汇的第一属性隐藏状态和第一属性向量得到当前目标词汇的第二属性隐藏状态；基于当前目标词汇的第一属性隐藏状态计算当前目标词汇对应各个第一属性向量的概率；基于当前目标词汇的第二属性隐藏状态计算当前目标词汇对应各个第二属性向量的概率；按照目标词汇的顺序，根据计算得到的所有目标词汇对应各个第一属性向量的概率和对应各个第二属性向量的概率确定各个目标词汇的第一属性向量和第二属性向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 澳门大学 神经机器翻译模型的构建方法及装置、翻译方法及装置
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