基于依存图网络的汉越神经机器翻译方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011229881.6
IPC分类号：G06F40/58;G06F40/289;G06F40/211;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-11-06
申请人：
昆明理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于依存图网络的汉越神经机器翻译方法
申请号	CN202011229881.6	申请日期	2020-11-06
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-03-16	公开/公告号	CN112507733A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F40/58	IPC分类号	G;0;6;F;4;0;/;5;8;;;G;0;6;F;4;0;/;2;8;9;;;G;0;6;F;4;0;/;2;1;1;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	昆明理工大学	申请人地址	云南省昆明市五华区学府路253号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	昆明理工大学	当前权利人	昆明理工大学
发明人	余正涛;杨威亚;高盛祥;文永华;朱俊国;吴霖
代理机构	昆明人从众知识产权代理有限公司	代理人	何娇

摘要

本发明涉及基于依存图网络的汉越神经机器翻译方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先从网站爬取汉越平行语料，将获取的汉越双语语料分别利用依存句法解析工具进行依存句法解析。其次将获取的源语言依存句法解析树利用图编码器转化为依存图，并对其编码获取依存图结构信息，再将依存图结构信息送入编码端与源语言序列信息融合，利用这种融合信息送入解码端指导模型翻译。本发明通过融入依存句法信息，将依存关系转化为依存图，利用图神经网络实现对依存图的全局结构化编码，给翻译模型提供了更丰富的全局依存信息，对具有句法差异的汉越语言对的翻译效果提升提供了一定的帮助。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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