一种基于神经网络图灵机的蒙汉机器翻译方法

摘要

一种基于神经网络图灵机的蒙汉机器翻译方法，首先对蒙汉双语语料进行预处理，将蒙汉双语语料向量化，在此基础上构建出双语字典；然后通过神经网络图灵机(NTM)对存储进一步扩展，从LSTM的内部记忆单元扩展到外部存储器，引入内存机制，实现语义关系提取，给出两个实体词的语义关系；最后通过解码器模型训练，寻找最优解。与现有技术相比，本发明借助神经图灵机进行语义的分析，找出相关的语义知识进行提取，借助语义知识对于自然语言处理的精确性有很大的提升，同时利用CPU和GPU并行工作的方式对语料进行预处理，使得速度提高近一倍，进一步改进了整体翻译的质量。