一种基于树到序列的蒙汉机器翻译方法

摘要

本发明一种基于树到序列的蒙汉机器翻译方法，采用树到序列NMT模型，扩展了具有源侧短语结构的序列到序列模型，在模型中加入了自注意力机制，这种自注意力机制不仅可以使得解码器在每一步主动查询最相关的信息，并且还大大缩短了信息流动的距离，另外它可以使得解码器在生成翻译的单词的同时能和源语句的短语以及单词进行对齐。120万蒙汉双语平行语料数据集的实验结果表明，本发明的模型明显优于序列到序列的注意力NMT模型，并且与最先进的树到串SMT系统相比更胜一筹。