基于句子级BLEU指标挑选数据的半监督神经机器翻译

在单语语料的使用上,统计机器翻译可通过利用语言模型提高性能,而神经机器翻译很难通过这种方法有效利用单语语料.针对此问题,文中提出基于句子级双语评估替补(BLEU)指标挑选数据的半监督神经网络翻译模型.分别利用统计机器翻译和神经机器翻译模型对无标注数据生成候选翻译,然后通过句子级BLEU指标挑选单语候选翻译,加入到有标注的数据集中进行半监督联合训练.实验表明,文中方法能高效利用无标注的单语语料,在NIST汉英翻译任务上,相比仅使用精标的有标注数据单系统,文中方法 BLEU值有所提升.

基于双向编解码器的乌英机器翻译

对乌尔都语到英语的机器翻译进行研究,提出一种基于双向编解码器的乌英机器翻译模型。利用语言模型嵌入(embedding from language models,ELMo)方法进行语料的预训练,缓解双语平行语料稀缺以及词汇表受限所导致的翻译正确率不佳的问题;采用双向编解码机制,避免翻译过程中方向性倾斜的问题,提高翻译效果。实验在少量平行语料库的基础上,对所提模型与传统的乌英机器翻译模型进行对比,实验结果表明,该模型较传统模型在双语评估替补(bilingual evaluation understudy,BLEU)评分上提升了2.42,最终该模型的BLEU评分为9.27。