[发明专利]一种基于层次结构的神经网络机器翻译模型在审
| 申请号： | 201710257328.5 | 申请日： | 2017-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN107423290A | 公开（公告）日： | 2017-12-01 |
| 发明（设计）人： | 苏劲松;曾嘉莉;尹永竞 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06F17/28 | 分类号： | G06F17/28;G06N3/02 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙)35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于层次结构的神经网络机器翻译模型，涉及基于深度学习的自然语言处理。使用词语对齐工具GIZA++对训练平行句对进行词对齐，然后根据标点符号和词语对齐信息将源语言句子分为单调翻译的子句；使用上述得到的子句数据来训练子句分类器；对平行句对的源语言句子进行层次结构建模；对平行句对的目标语言句子进行层次结构解码。将句子分成单调翻译的子句，然后进行词‑子句‑句子的层次建模，注意机制和解码底层循环神经网络编码子句的语义表示，上层循环神经网络编码句子的信息，底层注意致力于子句内部的词级别对齐，上层注意机制则致力于子句级别的对齐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 层次 结构 神经网络 机器翻译 模型 | ||
【主权项】：
一种基于层次结构的神经网络机器翻译模型，其特征在于包括以下步骤：1)使用词语对齐工具GIZA++对训练平行句对进行词对齐，然后根据标点符号和词语对齐信息将源语言句子分为单调翻译的子句；2)使用上述得到的子句数据来训练子句分类器；3)对平行句对的源语言句子进行层次结构建模；4)对平行句对的目标语言句子进行层次结构解码。
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