神经网络机器翻译之语境式学习

神经网络机器翻译之语境式学习

杨寅冬

; 

姚洁

【期刊名称】

《《太原师范学院学报（自然科学版）》》

【年

(

卷

),

期】

2019(018)003

【总页数】

4

页

(P26-29)

【关键词】

深度学习

; 

循环神经网络

; 

上下文

; 

机器翻译

【作

者】

杨寅冬

; 

姚洁

【作者单位】

安徽邮电职业技术学院计算机系

安徽合肥

230031; 

安徽邮电职业技

术学院公共基础部

安徽合肥

230031

【正文语种】

中

文

【中图分类】

TP391

0 

引言

尽管神经网络机器翻译在学术界和工业界迅速普及，并且在该领域最近取得一定的

成功，但人们发现神经网络机器翻译在很大程度上无法利用除当前源语句之外的其

他语境信息，这是因为大语境机器翻译系统往往忽略附加语境信息，例如先前的语

句、相关图像

.

最近所开展的大量研究致力于构建一种可以更好地利用附加语境信

息的新网络架构，但是收效甚微

. 

在本文中，我们从“学习”的角度来解决大语境神经网络机器翻译问题

.

通过向与

语境正确配对的翻译

(

而不是与语境错误匹配的翻译

)

赋予更大的对数概率，使模型