一種基于多約束項(xiàng)的蒙漢神經(jīng)機(jī)器翻譯方法，首先針對(duì)蒙漢神經(jīng)機(jī)器翻譯任務(wù)構(gòu)建基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練過(guò)程，然后在強(qiáng)化模型基礎(chǔ)上針對(duì)訓(xùn)練的優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)一步改進(jìn)約束條件，包括：添加語(yǔ)義約束模塊以緩解單一的BLEU值評(píng)價(jià)體系帶來(lái)的譯文流利度差的問(wèn)題；針對(duì)訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行參數(shù)約束以提升模型訓(xùn)練的效率；對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行詞表約束以減少譯文中未登錄詞的數(shù)量。本發(fā)明通過(guò)調(diào)節(jié)整體約束方式，減輕低資源蒙漢機(jī)器翻譯任務(wù)中模型對(duì)序列結(jié)構(gòu)分析能力差和訓(xùn)練效率低的問(wèn)題，同時(shí)對(duì)于強(qiáng)化訓(xùn)練帶來(lái)的方差較大問(wèn)題，本發(fā)明采取均值獎(jiǎng)勵(lì)和剪枝柱搜索的方法有效地緩解以上強(qiáng)化訓(xùn)練帶來(lái)的負(fù)面影響。