一种基于词性注意力机制的神经机器翻译方法

摘要

本发明公开了一种基于词性注意力机制的神经机器翻译方法，首先对源语言进行词性标注，然后对于编码器和解码器的输入，采用词性和词两部分向量级联构成；对于注意力机制，根据词性，在生成每个目标句子中的词时，只根据源句子中与该目标句子中的词具有相同词性的词，以及这些词周围一定数量的词。本发明引入了语义作为先验知识，将词性与词共同作为编码器与解码器的输入，从而增加了额外信息，词典外的词也仍然保留了词性信息。同时创新地提出了基于词性的注意力机制，提出了具有相同词性的词具有更大的对齐的概率的理论，与典型的神经机器翻译模型相比，拥有更好的针对性，对于机器翻译具有重要意义。