简介： 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。