本发明涉及一种基于翻译模板的神经机器翻译方法，属于自然语言处理中的机器翻译技术领域。本方法通过引入匹配到的高相似翻译模板，引导和约束模型的解码过程，从而提高了译文质量。首先，构建翻译模板库和对应的模板匹配算法。然后，构建基于模板的神经机器翻译模型。之后，利用两阶段的训练策略将翻译模板引入模型中，并不断迭代更新构建的模型参数，指导训练过程。最后，利用训练完成的神经机器翻译模型，对匹配到高相似翻译模板的句子进行分别翻译。对比现有技术，本方法简化了翻译模板的构建过程，更专注于提高部分能匹配到高相似翻译模板的句子，而不是全部语句的翻译效果，利用匹配到的高相似的翻译模板提高了译文质量。