基于跨语言统一词表示的远距离语言神经机器翻译方法

本发明涉及基于跨语言统一词表示的远距离语言神经机器翻译方法，属自然语言处理领域。为了解决迁移学习方法运用于远距离语言间神经机器翻译时，因词表重叠度低，导致迁移学习方法难以发挥其有效性的问题。针对使用不同书写系统且词语的语法和语义存在明显差异的两种语言，提出了本发明方法，该方法包括构建统一词表示词表、构建统一词表示化数据、构建迁移学习方法的父模型以及构建基于跨语言统一词表示的远距离语言神经机器翻译模型。本发明在应用于远距离语言间神经机器翻译任务时，能够有效的缩小语言间的差异，缓解了因词汇重叠度低导致的迁移学习方法有效性下降的问题，显著提升了远距离语言间神经机器翻译的性能。