基于深度学习和上下文感知算法的跨语言翻译方法

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摘 要：针对目前跨语言机器翻译存在性能较低的问题，提出了一种基于深度学习和上下文感知算法的跨语言翻译模型。还提出了一个具有12层的跨语言Transformer编码器-解码器结构，充分学习不同语言表达特征。再提出了一种数据对齐方法，可有效扩充数据样本数量，增加数据多样性和数据量，减少数据和模型之间复杂度的相对差异，缓解过拟合问题。（剩余7928字）

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