技术编号：16755133
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及神经机器翻译，特别是涉及主动学习平行语料构建方法。背景技术随着计算机计算能力的提高以及大数据的应用，深度学习取得进一步的进展。基于深度学习的Neural Machine Translation越来越受到人们的关注。在NMT领域中，最常用的一种翻译模型是带有注意力机制(attention-based)的encoder-decoder模型。其主要思想是将待翻译的语句(在下文中统称为‘源语句’)经过编码器(encoder)编码成为一个向量表示，然后利用解码器(decoder)对源语句的向量表...
注意：该技术已申请专利，请尊重研发人员的辛勤研发付出，在未取得专利权人授权前，仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。
请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。