[发明专利]一种可学习未来信息的机器翻译方法

摘要

本发明公开一种可学习未来信息的机器翻译方法，步骤为：在解码器端加入未来信息网络模块，构建可学习未来信息的机器翻译模型；处理训练数据，利用词嵌入模型，将得到词嵌入表示；参数初始化和模型训练优化；在编码器中，对词嵌入进行计算并获得词嵌入向量中更多的信息，操作n次后，该模型即学到了句子的特征信息；可学习未来信息的机器翻译模型学习源语与目标语之间的关联信息，未来信息网络将学到的信息送回解码器，辅助解码器解码；利用训练好的可学习未来信息的机器翻译模型进行机器翻译实现可学习未来信息的机器翻译方法。本发明方法改善了现有神经机器翻译范式的不足，提高了神经机器翻译模型对平行语料的信息捕获能力和模型的翻译性能。