一种基于Actor‑Critic的蒙汉神经机器翻译方法,对翻译语言即蒙汉双语进行预处理;采用回声状态网络搭建蒙汉双语的端到端模型,并基于Actor‑Critic对语言序列生成奖励值进行模型训练;基于训练后的端到端模型进行蒙汉翻译,得到翻译结果。本发明利用回声状态网络来搭建翻译模型并利用强化学习中的Actor‑Critic算法来训练神经网络并生成序列,使训练过程和预测尽可能的相近,并且可以直接优化与任务相关的指标。
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