【摘 要】
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对循环神经网络和递归神经网络进行改进,提出深度融合的神经网络（DNN）模型,在训练过程中加入大规模特征.该模型有很强的泛化能力,适合于现在主流的自底向上解码样式,融合了2种
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨理工大学软件学院,哈尔滨工业大学计算机学院
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对循环神经网络和递归神经网络进行改进,提出深度融合的神经网络（DNN）模型,在训练过程中加入大规模特征.该模型有很强的泛化能力,适合于现在主流的自底向上解码样式,融合了2种经典的机器翻译模型：基于短语的层次化文法（HPG）和括号转录文法（BTG）.使用改进的循环神经网络,生成适合短语生成过程的短语/规则对语义向量,并在生成过程中使用了自编码器以提高循环神经网络的性能.使用改进的递归神经网络,使它在翻译过程中指导解码,考虑到另一个解码器在解码过程中的信息,互相影响共同提高翻译性能.提出的深度融合模型不仅适合
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