本发明涉及一种基于翻译模板的神经机器翻译方法,属于自然语言处理中的机器翻译技术领域。本方法通过引入匹配到的高相似翻译模板,引导和约束模型的解码过程,从而提高了译文质量。首先,构建翻译模板库和对应的模板匹配算法。然后,构建基于模板的神经机器翻译模型。之后,利用两阶段的训练策略将翻译模板引入模型中,并不断迭代更新构建的模型参数,指导训练过程。最后,利用训练完成的神经机器翻译模型,对匹配到高相似翻译模板的句子进行分别翻译。对比现有技术,本方法简化了翻译模板的构建过程,更专注于提高部分能匹配到高相似翻译模板的句子,而不是全部语句的翻译效果,利用匹配到的高相似的翻译模板提高了译文质量。
