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一种基于迁移学习策略的蒙汉神经机器翻译方法为解决目前蒙汉机器翻译译文质量低、翻译效果差问题提出的。蒙古语属于低资源语言，收集大量的蒙汉平行双语语料库极为困难，本发明中迁移学习策略可以有效的解决这一难题。迁移学习策略是运用已有的知识对不同但是相关领域问题进行求解的方法。首先，利用大规模的英-汉平行语料基于神经机器翻译框架进行训练；其次，将大规模的英-汉平行语料训练好的翻译模型参数权重迁移到蒙汉神经机器翻译框架中，利用现有的蒙-汉平行语料训练神经机器翻译模型；最后，将基于迁移学习策略的神经机器翻译译文和统计机器翻译译文就B1.EU值和译文流利度进行对比和评价。通过运用控制变量法，得出迁移学习策略有效提高了蒙汉机器翻译性能
