技术特征：
技术总结
为了改变低资源语言机器翻译发展相对落后的现状，本发明公开了一种基于三角架构的蒙汉神经机器翻译方法，与现有的纯端到端神经机器翻译方法相比，本发明充分考虑了小语种中平行语料库有限的问题特别是蒙汉平行语料库稀缺问题，在平行语料库匮乏的前提下提高蒙汉翻译的质量；其次，利用统一的双向EM算法联合优化蒙古语的翻译模型；最后，将由模型x→z或z→y生成的伪样本与真正的双语样本以1:1的比例混合在同一小批量中来稳定训练过程。
技术研发人员：苏依拉;孙晓骞;王宇飞;高芬;张振;牛向华;赵亚平
受保护的技术使用者：内蒙古工业大学
技术研发日：2018.10.22
技术公布日：2019.03.08