增强词汇一致性的神经机器翻译方法、设备和存储介质

摘要

本公开提供一种增强词汇一致性的神经机器翻译方法，包括：通过训练获得标准的句子级Transformer翻译模型，获得初始化“目标端‑源端”注意力权重；对于输入Transformer翻译模型的篇章，抽取语义上下文向量和一致性上下文向量；利用一致性上下文向量对篇章中每组重复的源端单词生成对应的唯一的一致性概率分布；利用一致性上下文向量和语义上下文向量，评估源端重复单词需要被翻译一致的置信度；在Transformer翻译模型解码时刻借助注意力权重计算当前解码时刻最终的词表预测概率分布。本公开还包括对应的增强词汇一致性的神经机器电子设备和可读存储介质。