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无平行语料下神经机器翻译系统初始化策略与优化研究

一、引言

1.1研究背景与动机

1.1.1神经机器翻译的发展现状

神经机器翻译（NeuralMachineTranslation,NMT）作为自然语言处理领域的重要研究方向，旨在利用神经网络技术实现不同语言之间的自动翻译。自2014年谷歌开源Seq2Seq模型，标志着神经机器翻译的诞生以来，该技术取得了长足的发展。

早期的神经机器翻译主要基于循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型通过编码器将源语言句子编码为一个固定长度的向量表示，再由解码器将其解码为目标语言句子。然而，