Прежде всего, в этом вопросе не хватает многих деталей, таких как библиотека, используемая для встраивания слов, характер модели, данные обучения и т. Д. Но я постараюсь дать вам представление о том, что вы можете сделать.в этих ситуациях, если вы используете какую-то библиотеку для встраивания слов, например Gensim .
Как получить слово из вектора : здесь мы имеем дело с предсказанными векторами слов, поэтому наш вектор слов может не быть точным вектором исходного слова, мы должны использовать сходство, в Gensim вы можете использовать Similar_by_vector , что-то вроде
target_word_candidates = similar_by_vector(target_word_vector,top=3)
Это решило быпроблема обратного просмотра, как выделено здесь , учитывая все векторы слов, как получить наиболее похожее слово, но нам нужно найти лучшее отдельное слово в соответствии с контекстом.
Вы можете использоватькакая-то постобработка на выходных целевых векторах слов, это было бы полезно для решения некоторых проблем, таких как:
1.Как направлять переводИон вне словарных терминов?
2. Как обеспечить наличие данной рекомендации по переводу в выходных данных декодера?
3.Как разместить эти слова в правильном положении?
Одна из идей заключается в использовании внешнего ресурса для целевого языка, то есть языковой модели, чтобы предсказать, какая комбинацияслов будут использованы.Некоторые другие методы включают внешние знания внутри самой сети перевода