| 基于递归神经网络的英译汉机器翻译模型设计与实现 |
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| 作者姓名： | 杨露 樊同科 |
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| 作者单位： | 西安外事学院国际合作学院,西安710077;西安外事学院工学院,西安 710077 |
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| 基金项目： | 陕西高等教育教学改革研究项目重点项目No.19BZ064* |
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| 摘 要： | 在自然语言处理领域,递归神经网络在机器翻译中的应用越来越广泛;除了其他语言外,汉语中还包含大量的词汇,提高英译汉的机器翻译质量是对汉语处理的一个重要贡献;设计了一个英汉机器翻译系统的模型,该系统使用基于知识的上下文向量来映射英语和汉语单词,采用编解码递归神经网络实现;对基于激活函数模型的性能进行了测试,测试结果表明,编码器层的线性激活函数和解码器层的双曲正切激活函数性能最好;从GRU和LSTM层的执行情况来看,GRU的性能优于LSTM;注意层采用softmax和sigmoid激活函数进行设置,该模型的方法在交叉熵损失度量方面优于现有的系统.
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| 关 键 词： | 递归神经网络 机器翻译 激活函数 自然语言处理 |
| 收稿时间： | 2021-03-21 |
| 修稿时间： | 2021-04-16 |
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