一种基于依存句法信息和Transformer模型的蒙汉神经机器翻译方法

摘要

本发明公开了一种基于依存句法信息和Transformer模型的蒙汉神经机器翻译方法，包括：依据蒙汉平行语料库抽取出汉语依存句法信息，并将依存句法信息转换成邻接矩阵；在Transformer模型的输出端额外增加一路，则Transformer模型的一路用于预测汉语目标语句，另一路学习汉语依存句法知识；在编码器端显式地加入用于学习蒙语句法信息的模块，利用汉语句法知识强化蒙语语法的学习，原始Transformer模型默认隐式地学习了源语言、目标语言的句法信息，本发明显式地利用目标语言端的句法信息指导模型对源语言的句法信息进行学习。