[发明专利]在神经机器翻译中使用元信息

权利要求书

1.一种用于翻译文本的神经机器翻译系统，所述系统包括：

至少一个处理器；以及

存储指令的存储器，所述指令当由所述至少一个处理器中的至少一个处理器执行时，使得所述系统执行包括以下的操作：

获得文本作为神经网络系统的输入；

用元信息作为所述神经网络系统的额外输入来补充输入文本；以及

利用所述元信息进行翻译，将所述神经网络系统的输出作为所述输入文本的翻译传递给用户。

2.根据权利要求1所述的神经机器翻译系统，其中所述元信息包括电子商务列表的产品类别或主题。

3.根据权利要求1所述的神经机器翻译系统，其中所述神经机器翻译系统包括编码器-解码器架构，在所述编码器-解码器架构中，输入语句首先被编码为固定长度表示，并且所述解码器生成目标单词。

4.根据权利要求1所述的神经机器翻译系统，其中利用注意力机制训练所述系统，所述注意力机制在每个解码器步骤提供与源语句单词的软对齐。

5.根据权利要求1所述的神经机器翻译系统，其中所述操作还包括合并来自最后的递归神经网络解码器状态、最后的解码单词嵌入、当前上下文或注意力向量、以及输入特定元信息的向量表示的信息，以生成给所述用户的所述输出的至少一部分。

6.根据权利要求1所述的神经机器翻译系统，其中所述操作还包括单独地或组合地使用训练算法训练所述神经网络系统，所述训练算法利用与以下之一相关联的元信息：源语言语句和相关联的目标语言人工翻译的训练对，以及这种训练对的文档或语料库。

7.一种在神经机器翻译系统中的方法，包括：

获得文本作为神经网络系统的输入；

用元信息作为所述神经网络系统的额外输入来补充输入文本；以及

利用所述元信息进行翻译，将所述神经网络系统的输出作为所述输入文本的翻译传递给用户。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述元信息包括电子商务列表的产品类别或主题。

9.根据权利要求7所述的方法，还包括将输入语句编码成固定长度表示并且生成目标单词。

10.根据权利要求7所述的方法，其中还包括利用注意力机制训练所述神经机器翻译系统，以在一个或多个解码器操作中提供与源语句单词的软对齐。

11.根据权利要求7所述的方法，还包括：合并来自最后的递归神经网络解码器状态、最后的解码单词嵌入、当前上下文或注意力向量、以及输入特定元信息的向量表示的信息，以生成给所述用户的所述输出的至少一部分。

12.根据权利要求7所述的方法，还包括单独或组合地使用训练算法训练所述神经机器翻译系统，所述训练算法利用与以下一项或多项相关联的元信息：源语言语句和相关联的目标语言人工翻译的训练对，以及这种训练对的文档或语料库。

13.一种存储指令的机器可读存储介质，所述指令在由机器读取时使所述机器执行包括以下的操作：

获得文本作为神经网络系统的输入；

用元信息作为所述神经网络系统的额外输入来补充输入文本；以及

利用所述元信息进行翻译，将所述神经网络系统的输出作为所述输入文本的翻译传递给用户。

14.根据权利要求13所述的介质，其中所述元信息包括电子商务列表的产品类别或主题。

15.根据权利要求13所述的介质，其中所述操作还包括将输入语句编码为固定长度表示并且生成目标单词。