【摘 要】
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针对传统循环神经网络RNN在机器翻译中效率不高以及计算量过大的问题,提出一种基于GRU神经网络和Attention机制的机器翻译模型.首先,使用注意力模块保证堆叠多层结构的可复用性,提高运行效率.其次,模型融合了注意力机制的编码-解码器和循环神经网络模块提取被翻译的句子语义信息,并采用Adam优化器进行梯度下降,对模型优化,实现中英文间的互译.最后使用BLEU值对结果进行检验和评价.
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针对传统循环神经网络RNN在机器翻译中效率不高以及计算量过大的问题,提出一种基于GRU神经网络和Attention机制的机器翻译模型.首先,使用注意力模块保证堆叠多层结构的可复用性,提高运行效率.其次,模型融合了注意力机制的编码-解码器和循环神经网络模块提取被翻译的句子语义信息,并采用Adam优化器进行梯度下降,对模型优化,实现中英文间的互译.最后使用BLEU值对结果进行检验和评价.
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