一种基于翻译记忆库的神经机器翻译方法

摘要

本发明公开一种基于翻译记忆库的神经机器翻译方法，步骤为：从含有外文数据的网络中爬取海量双语数据；对双语数据进行预处理，得到处理后的双语数据；将一半双语数据存储为翻译记忆库基础数据，另一半使用搜索技术找到翻译记忆库中与训练语料中每个句子最相似的句子；将训练语料数据和翻译记忆库数据一起输入到神经网络模型中开始训练模型；导入用户自定义的数据到翻译记忆库中；对用户实时输入的文本搜索找到翻译记忆库中与该文本最相似的句子，输入到机器翻译模型中，在解码端使用门控机制指导模型翻译；将用户输入的句子和修订后的结果存入翻译记忆库。本发明应用先进的神经机器翻译技术，翻译效果优越，满足不同用户对翻译译文的高质量要求。