摘要：神經(jīng)機(jī)器翻譯通過(guò)序列到序列的學(xué)習(xí)對(duì)翻譯任務(wù)進(jìn)行建模,目前使用注意力機(jī)制的神經(jīng)機(jī)器翻譯方法在多種語(yǔ)言對(duì)上都取得了很好的效果,但是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)比較小的情況下(如漢語(yǔ)-越南語(yǔ))神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的性能并不理想.此外如何將統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯與神經(jīng)機(jī)器翻譯進(jìn)行融合也是一個(gè)值得研究的問(wèn)題.本文分析了記憶網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)機(jī)器翻譯的特點(diǎn),利用記憶網(wǎng)絡(luò)對(duì)詞匯翻譯概率進(jìn)行存儲(chǔ),將詞匯翻譯概率轉(zhuǎn)化為向量表示,并與神經(jīng)機(jī)器翻譯模型進(jìn)行融合,提出基于記憶網(wǎng)絡(luò)融合詞匯翻譯概率的方法,并據(jù)此對(duì)神經(jīng)機(jī)器翻譯的解碼進(jìn)行指導(dǎo).實(shí)驗(yàn)表明記憶網(wǎng)絡(luò)是一種可行的翻譯知識(shí)融合方式,并且在神經(jīng)機(jī)器翻譯模型中融入詞匯翻譯概率可以一定程度上解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)小時(shí)模型訓(xùn)練不充分的問(wèn)題.