神经网络机器翻译模型训练方法、机器翻译方法和装置

摘要

本发明提供一种神经网络机器翻译模型的训练方法。所述方法包括如下步骤：获取训练样本集，训练样本集包括训练视频、与训练视频对应的源语言文本向量及与源语言文本向量对应的目标语言文本向量；从训练视频中提取多个动作概念特征向量及多个目标概念标签；将多个动作概念特征向量及源语言文本向量输入到神经网络机器翻译模型中，得到预测文本向量及正译预测概念标签；将多个动作概念特征向量及回译输入向量输入到神经网络机器翻译模型中，得到回译文本向量及回译预测概念标签；根据各个向量及标签之间的比较结果，对神经网络机器翻译模型的模型参数进行迭代调整，直到满足收敛条件，能够提升机器翻译的精度。