基于深度學(xué)習(xí)和上下文感知算法的跨語言翻譯方法

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摘 要：針對目前跨語言機器翻譯存在性能較低的問題，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)和上下文感知算法的跨語言翻譯模型。還提出了一個具有12層的跨語言Transformer編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，充分學(xué)習(xí)不同語言表達特征。再提出了一種數(shù)據(jù)對齊方法，可有效擴充數(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)雜度的相對差異，緩解過擬合問題。（剩余7928字）