基于深度學(xué)習(xí)和上下文感知算法的跨語(yǔ)言翻譯方法

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摘 要：針對(duì)目前跨語(yǔ)言機(jī)器翻譯存在性能較低的問(wèn)題，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)和上下文感知算法的跨語(yǔ)言翻譯模型。還提出了一個(gè)具有12層的跨語(yǔ)言Transformer編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，充分學(xué)習(xí)不同語(yǔ)言表達(dá)特征。再提出了一種數(shù)據(jù)對(duì)齊方法，可有效擴(kuò)充數(shù)據(jù)樣本數(shù)量，增加數(shù)據(jù)多樣性和數(shù)據(jù)量，減少數(shù)據(jù)和模型之間復(fù)雜度的相對(duì)差異，緩解過(guò)擬合問(wèn)題。（剩余7928字）