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针对传统神经网络语言模型方法只关注词语之间关系或者词语内部信息而导致维吾尔语语言模型困惑度(PPL)过高的问题,提出了融入词素信息的维吾尔语神经网络语言模型.该方法在传统神经网络语言模型的基础上添加了词内结构建模层及合并层,利用双向长短时序记忆网络来捕捉词内结构信息,并与word2vec训练好的词向量相结合作为神经网络语言模型的输入;同时还采用重构N元语法(N-gram)语言模型的方式将神经网络模型应用到汉维统计机器翻译中.实验表明该模型的PPL降低了19.93,在汉维统计机器翻译任务中机器双语互译评估(BLEU)值提升了0.28个百分点.