[发明专利]一种基于词预测的神经机器翻译方法

摘要

本发明公开了一种基于词预测的神经机器翻译方法，包括在基于注意力机制的端到端神经机器翻译系统的训练过程中加入词预测机制。其分为两个方面，一是对源端即编码端加入词预测机制，二是在目标端即解码端加入词预测机制。对比现有的神经机器翻译系统，本方法可以充分利用到词的信息，在训练时强化源端以及目标端的能力，从而提高机器翻译系统的翻译质量，并且在翻译时，通过编码端词预测机制对翻译所需词表进行压缩，可以大大提高翻译的效率。在实际实验情况下，翻译质量和翻译效率都得到了大幅度的提升。

主权项

一种基于词预测的神经机器翻译方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建基于注意力机制的端到端神经机器翻译系统模型框架，并在编码端与解码端分别加入词预测的模块，使用平行语料进行训练；步骤2，在翻译过程中，对于待翻译的句子，通过编码端词预测机制获取相应缩小的词表，然后进行翻译。