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多领域机器翻译中的非参贝叶斯短语归纳
被引量:
1
1
作者
刘宇鹏
马春光
+1 位作者
朱晓宁
乔秀明
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期1616-1622,共7页
多领域机器翻译一直以来都是机器翻译领域研究的重点,而短语归纳是重中之重。传统加权的方法并没有考虑到整个归约过程,本文提出了一种使用层次化的Pitman Yor过程进行短语归约,同时把多通道引入到模型中,使得在短语归约的过程中平衡各...
多领域机器翻译一直以来都是机器翻译领域研究的重点,而短语归纳是重中之重。传统加权的方法并没有考虑到整个归约过程,本文提出了一种使用层次化的Pitman Yor过程进行短语归约,同时把多通道引入到模型中,使得在短语归约的过程中平衡各领域的影响;从模型角度,本文的方法为生成式模型,模型更有表现力,且把对齐和短语抽取一起建模,克服了错误对齐对原有短语抽取性能的影响。从复杂度上来说,该模型独立于解码,更易于训练;从多领域融合来说,对短语归约过程中进行融合,更好地考虑到整个归约过程。在两种不同类型的语料上验证了机器翻译的性能,相对于传统的单领域启发式短语抽取和多领域加权,BLEU分数有所提高。
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关键词
多领域机器翻译
非参贝叶斯
短语归纳
Pitman
Yor过程
生成式模型
块采样
中餐馆过程
BLEU分数
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职称材料
基于单词领域特征敏感的多领域神经机器翻译
2
作者
黄增城
满志博
+2 位作者
张玉洁
徐金安
陈钰枫
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期1-10,共10页
鉴于现有基于单词的领域特征学习方法在领域识别上的精度较低,为提高领域判别和提供准确的翻译,提出一种单词级别的领域特征敏感学习机制,包括两方面:1)编码器端的上下文特征编码,为了扩展单词级别的领域特征学习范围,引入卷积神经网络...
鉴于现有基于单词的领域特征学习方法在领域识别上的精度较低,为提高领域判别和提供准确的翻译,提出一种单词级别的领域特征敏感学习机制,包括两方面:1)编码器端的上下文特征编码,为了扩展单词级别的领域特征学习范围,引入卷积神经网络,并行提取不同大小窗口的词串作为单词的上下文特征;2)强化的领域特征学习,设计基于多层感知机的领域判别器模块,增强从单词上下文特征中获取更准确领域比例的学习能力,提升单词的领域判别准确率。在多领域UM-Corpus英-汉和OPUS英-法翻译任务中的实验结果显示,所提方法平均BLEU值分别超过强基线模型0.82和1.06,单词的领域判别准确率比基线模型分别提升10.07%和18.06%。对实验结果的进一步分析表明,所提翻译模型性能的提升得益于所提出的单词领域特征敏感的学习机制。
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关键词
多领域
神经
机器翻译
领域
特征敏感
上下文特征
领域
判别
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职称材料
题名
多领域机器翻译中的非参贝叶斯短语归纳
被引量:
1
1
作者
刘宇鹏
马春光
朱晓宁
乔秀明
机构
哈尔滨理工大学软件学院
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学计算机学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期1616-1622,共7页
基金
国家自然科学青年基金项目(61300115)
中国博士后科学基金项目(2014M561331)
黑龙江省教育厅科技研究项目(12521073)
文摘
多领域机器翻译一直以来都是机器翻译领域研究的重点,而短语归纳是重中之重。传统加权的方法并没有考虑到整个归约过程,本文提出了一种使用层次化的Pitman Yor过程进行短语归约,同时把多通道引入到模型中,使得在短语归约的过程中平衡各领域的影响;从模型角度,本文的方法为生成式模型,模型更有表现力,且把对齐和短语抽取一起建模,克服了错误对齐对原有短语抽取性能的影响。从复杂度上来说,该模型独立于解码,更易于训练;从多领域融合来说,对短语归约过程中进行融合,更好地考虑到整个归约过程。在两种不同类型的语料上验证了机器翻译的性能,相对于传统的单领域启发式短语抽取和多领域加权,BLEU分数有所提高。
关键词
多领域机器翻译
非参贝叶斯
短语归纳
Pitman
Yor过程
生成式模型
块采样
中餐馆过程
BLEU分数
Keywords
multi-domain machine translation
Bayesian non-parameter
phrasal induction
Pitman-Yor process(PYP)
generative model
block sampling
Chinese restaurant process
BLEU score
分类号
TP391.23 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于单词领域特征敏感的多领域神经机器翻译
2
作者
黄增城
满志博
张玉洁
徐金安
陈钰枫
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期1-10,共10页
基金
国家自然科学基金(61876198,61976016和61976015)资助。
文摘
鉴于现有基于单词的领域特征学习方法在领域识别上的精度较低,为提高领域判别和提供准确的翻译,提出一种单词级别的领域特征敏感学习机制,包括两方面:1)编码器端的上下文特征编码,为了扩展单词级别的领域特征学习范围,引入卷积神经网络,并行提取不同大小窗口的词串作为单词的上下文特征;2)强化的领域特征学习,设计基于多层感知机的领域判别器模块,增强从单词上下文特征中获取更准确领域比例的学习能力,提升单词的领域判别准确率。在多领域UM-Corpus英-汉和OPUS英-法翻译任务中的实验结果显示,所提方法平均BLEU值分别超过强基线模型0.82和1.06,单词的领域判别准确率比基线模型分别提升10.07%和18.06%。对实验结果的进一步分析表明,所提翻译模型性能的提升得益于所提出的单词领域特征敏感的学习机制。
关键词
多领域
神经
机器翻译
领域
特征敏感
上下文特征
领域
判别
Keywords
multi-domain NMT
domain feature-sensitive
context features
domain discrimination
分类号
TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多领域机器翻译中的非参贝叶斯短语归纳
刘宇鹏
马春光
朱晓宁
乔秀明
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
下载PDF
职称材料
2
基于单词领域特征敏感的多领域神经机器翻译
黄增城
满志博
张玉洁
徐金安
陈钰枫
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
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