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神经机器翻译研究——洞见与前景 被引量:9

A Study of Neural Machine Translation:Insights and Prospects
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摘要 本文首先简介神经机器翻译,解析其基本原理、主流框架、注意力机制;其次探讨基于注意力机制的神经机器翻译存在的主要问题:集外词翻译、长难句翻译、小语种翻译,并就此问题及最新洞见予以阐述、探究、评析;最后展望基于注意力机制的神经机器翻译的未来发展态势:走向文档级翻译、多语言翻译、多模态翻译及无监督翻译。 First,the mainstream framework and attention mechanism of neural machine translation are introduced.Then,the frontiers and challenges mainly comprising the untranslatability of out-of-vocabulary words,poor quality of long-sentence rendering,and difficulty in minority-language translating,of current attention-based neural machine translation are unveiled via an exploration of its development status.Finally,the future orientations,particularly,of moving to the document-level,multilingual,multimodal and unsupervised translation of attention-based neural machine translation are prospected.
作者 侯强 侯瑞丽 Hou Qiang;Hou Rui-li(College of Foreign Languages,Nankai University,Tianjin 300071,China;Zhongshan College,Inner Mongolia Fengzhou Vocational College,Hohhot 011517,China)
出处 《外语学刊》 CSSCI 北大核心 2021年第5期54-59,共6页 Foreign Language Research
基金 国家社科基金重大项目“双语术语知识库建设与应用研究”(15ZDB102)的阶段性成果。
关键词 神经机器翻译 注意力机制 人工神经网络 循环神经网络 序列到序列模型 编码器—解码器框架 neural machine translation attention mechanism artificial neural networks recurrent neural networks sequence-to-sequence model encoder-decoder framework
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参考文献7

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引证文献9

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