基于無監(jiān)督學習的多語言神經(jīng)機器翻譯模型研究

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摘要：神經(jīng)機器翻譯需要大量平行語料庫作為支撐，在某些語言的翻譯上，神經(jīng)機器翻譯取得了良好效果，但由于高質(zhì)量平行語料庫獲取難度較大，對神經(jīng)機器翻譯研究造成了一定阻礙。為有效解決這一問題，研究基于無監(jiān)督學習的神經(jīng)機器翻譯具有較高可行性，這種方式僅應用兩門單語語料即可開始訓練，并能得到優(yōu)質(zhì)翻譯結(jié)果。文章主要探究基于無監(jiān)督學習的多語言神經(jīng)機器翻譯模型，通過模型構(gòu)建、開展實驗、分析實驗結(jié)果，證實了這一方法在部分語言上所取得的雙語互譯評估值更高。（剩余4874字）