一种基于用户词典的神经机器翻译方法

摘要

本发明公开一种基于用户词典的神经机器翻译方法，步骤为：通过网络爬虫技术从网络中爬取海量数据，抽取技术从语料中获取双语词对构建用户词典；使用用户词典对训练语料进行词典化，并抽取出来与原始语料混合在一起，作为神经网络模型训练的输入；对句对中所包含的用户词典占位符进行一致性检测；使用用户词典对训练数据进行处理，输入到神经网络模型中开始训练模型至模型收敛；输入包含用户词典的句子，获取词典信息替换占位符同时进行翻译，获得与用户词典中信息相匹配的高精度译文。本发明在翻译时很好地满足不同用户对名词性短语和命名实体的高精度需求，根据用户的需要及翻译习惯添加自定义的词典库，以达到不同用户对翻译译文的高质量要求。