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基于句子级上下文内容的神经机器翻译方法
被引量:
3
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作者
杨娇
《计算机测量与控制》
2021年第1期194-199,共6页
传统的神经机器翻译方法在忽略句子层面语境的情况下,利用词层面语境来预测目标语的翻译,这有利于统计机器翻译中的翻译预测;但由于词的主题往往是根据句意和上下文动态变化的,存在一词多义等复杂情况;这会导致翻译的不准确;因此,利用...
传统的神经机器翻译方法在忽略句子层面语境的情况下,利用词层面语境来预测目标语的翻译,这有利于统计机器翻译中的翻译预测;但由于词的主题往往是根据句意和上下文动态变化的,存在一词多义等复杂情况;这会导致翻译的不准确;因此,利用卷积神经网络将句子级上下文表示为潜在的主题表示,并设计了一个主题关注度模型,将源句子级主题上下文信息集成到基于Attention和基于Transformer的神经机器翻译方法中;实验结果表明,提出的方法的BLEU评分最高大约等于40。
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关键词
机器学习
卷积神经网络
机器翻译
潜在主题表示
上下文内容
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题名
基于句子级上下文内容的神经机器翻译方法
被引量:
3
1
作者
杨娇
机构
商洛学院人文学院
出处
《计算机测量与控制》
2021年第1期194-199,共6页
基金
陕西省自然科学基金(2020JM-630)
陕西省社科基金(2019M039)。
文摘
传统的神经机器翻译方法在忽略句子层面语境的情况下,利用词层面语境来预测目标语的翻译,这有利于统计机器翻译中的翻译预测;但由于词的主题往往是根据句意和上下文动态变化的,存在一词多义等复杂情况;这会导致翻译的不准确;因此,利用卷积神经网络将句子级上下文表示为潜在的主题表示,并设计了一个主题关注度模型,将源句子级主题上下文信息集成到基于Attention和基于Transformer的神经机器翻译方法中;实验结果表明,提出的方法的BLEU评分最高大约等于40。
关键词
机器学习
卷积神经网络
机器翻译
潜在主题表示
上下文内容
Keywords
machine learning
convolutional neural network
machine translation
latent topic representation
contextual content
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于句子级上下文内容的神经机器翻译方法
杨娇
《计算机测量与控制》
2021
3
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