一种混合多种策略的汉语-维吾尔人名翻译系统

摘要

本发明公开了一种混合多种策略的汉语‑维吾尔人名翻译系统，由基于TextCNN模型的人名分类器、基于Transformer模型、GNMT神经机器音译模型、所述多头注意力使模型，基于规则和词典的音译方法，所述基于TextCNN模型的人名分类器由输入层、卷积层、池化层、全连接层和Softmax层等五层构成；所述输入层将输入序列转换为向量表示传入网络；所述卷积层的主要功能为输入向量中捕获重要的特征信息，因此从人名分类任务和卷积层的工作流程考虑，网络的内核分别设置为2，3，4。该发明提供一种混合多种策略的汉语‑维吾尔人名翻译系统，形成一种基于词典、规则和神经网络的机器音译模型。借助多种方法的优点、采用不同的方法提高模型的准确度。