基于融合CNN和Transformer的分离 结构机器翻译模型

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摘 要：  针对基于Transformer的机器翻译模型中存在的运行效率不高、计算参数过大以及计算复杂度过高的问题，提出一种基于融合CNN和Transformer的分离结构机器翻译模型。首先，对于运行效率不高和计算参数过大的问题，使用计算注意力模块和归一化模块分离的结构保证堆叠多层结构的可复用性，提高运行效率和降低计算参数。（剩余13606字）

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