通过门控机制将翻译记忆融入神经机器翻译的方法

摘要

本发明涉及一种通过门控机制将翻译记忆融入神经机器翻译的方法，应用在基于注意力机制且采用encoder‑decoder框架的NMT模型，包括：数据前处理阶段：训练得到每句话的句向量，包括待翻译的源语句与翻译记忆库中的句子；对于源语句，通过计算其与翻译记忆库中句子的句向量的余弦相似度得到相似性，随后选出其中概率最高的那一句对与源语句互相匹配，把它们记为(sa，sb)，其中sa表示源语句，sb表示翻译记忆库中计算句向量余弦相似度与源语句最接近的句子，对应的翻译记做(ta，tb)，计算sa与sb的模糊匹配得分，相关公式如下所示。上述通过门控机制将翻译记忆融入神经机器翻译的方法，通过句向量获得源语句与翻译记忆库中语义最相似的句子。