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摘要
针对电气工程领域英汉机器翻译中平行语料稀缺的问题，在使用通用语料训练翻译模型的基础上，提出了一种融合领域术语信息的嵌入层参数初始化方法。首先，对文本进行分词预处理，将术语词划分为一个最小单元；然后，利用Glove和Word2vec在不同单语语料上训练得到两种词向量，并分别初始化嵌入层参数中常用词和术语词的向量表示；最后，利用术语词典对未登录词进行查找替换，缓解了翻译过程中由于术语而产生的严重未登录词问题。将基于注意力机制的神经机器翻译模型作为基线系统进行实验，结果表明：本文模型在电气领域测试语料上的翻译性能提高了2.713个BLEU值点。
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