基于递归神经网络的英语翻译方法

• 作者: 严蕾 王乔
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 递归神经网络 解码器 翻译模型
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 37-40,70
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.2
• 语种: 中文

摘要

基于端到端的编码器-解码器架构设计递归神经网络(RNN)英语机器翻译模型,促使机器自主学习特征,转变语料数据分布式为词向量,通过递归神经网络直接映射源语言与目标语言.训练时选择语义错误进行目标函数构建,可很好地均衡语义中各个部分的影响作用,并充分考虑对齐信息,为深度递归神经网络训练提供有力指导.通过实验表明,基于递归神经网络的英语翻译模型具备较高有效性与稳定性,与基线系统对比,提升了大约1.51-1.86BLEU分数.