文献类型：期刊文章

作　　者：杨璐[1] 樊同科[2]

YANG Lu;FAN Tongke(College of International Cooperation,Xi'an International University,Xi'an 710077,China;School of Technology,Xi'an International University,Xi'an 710077,China)

机构地区：[1]西安外事学院国际合作学院,西安710077 [2]西安外事学院工学院,西安710077

出　　处：《计算机测量与控制》

基　　金：陕西高等教育教学改革研究项目重点项目(19BZ064)。

年　　份：2021

卷　　号：29

期　　号：11

起止页码：142-147

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：在自然语言处理领域,递归神经网络在机器翻译中的应用越来越广泛;除了其他语言外,汉语中还包含大量的词汇,提高英译汉的机器翻译质量是对汉语处理的一个重要贡献;设计了一个英汉机器翻译系统的模型,该系统使用基于知识的上下文向量来映射英语和汉语单词,采用编解码递归神经网络实现;对基于激活函数模型的性能进行了测试,测试结果表明,编码器层的线性激活函数和解码器层的双曲正切激活函数性能最好;从GRU和LSTM层的执行情况来看,GRU的性能优于LSTM;注意层采用softmax和sigmoid激活函数进行设置,该模型的方法在交叉熵损失度量方面优于现有的系统。

关 键 词：递归神经网络 机器翻译 激活函数 自然语言处理

分 类 号：TP391.2]