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基于人工智能的深度神经网络优化英语机器翻译 被引量:1
1
作者 宋纯花 《现代电子技术》 北大核心 2024年第3期80-84,共5页
机器翻译是一个持续研究的领域,其主要目的是消除语言障碍。随着技术的不断发展,机器翻译在过去几十年里经历了从早期的目标语言直接替换源语言的方法到如今的数据驱动模型的范式转变,其中包括统计和神经机器翻译方法。文中采用一种基... 机器翻译是一个持续研究的领域,其主要目的是消除语言障碍。随着技术的不断发展,机器翻译在过去几十年里经历了从早期的目标语言直接替换源语言的方法到如今的数据驱动模型的范式转变,其中包括统计和神经机器翻译方法。文中采用一种基于神经网络的深度学习技术,专注于英语翻译,同时还使用了Bahdanau注意机制。为了支撑研究,使用了约30923个句子的平行语料库,其中包含一些新闻和日常生活中常用的句子。拟议的系统遵循70∶30的标准进行了训练和测试。为评估拟议系统的效率,采用了多个自动评估指标,如BLEU、F-measure、NIST、WER等。研究表明,拟议的模型在BLEU分数上取得了平均45.83的结果,显示了其在英语翻译任务上的优异表现。 展开更多
关键词 神经网络 深度学习 机器翻译 LSTM 注意机制 BLEU
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神经网络机器翻译问题及对策研究——以有道、DeepL、搜狗、百度翻译为中心
2
作者 荣奕 黄成湘 《现代语言学》 2024年第6期218-225,共8页
2013年以来,神经网络机器翻译实现了机器翻译质量的大幅提升,短短几年便成为机器翻译系统的主流模式。国内外行业巨头纷纷上线神经网络机器翻译系统,推动机器翻译实用化和商品化发展。但是,神经网络机器翻译仍然面临诸多挑战。如何有效... 2013年以来,神经网络机器翻译实现了机器翻译质量的大幅提升,短短几年便成为机器翻译系统的主流模式。国内外行业巨头纷纷上线神经网络机器翻译系统,推动机器翻译实用化和商品化发展。但是,神经网络机器翻译仍然面临诸多挑战。如何有效地利用在线翻译系统,方便、快速且准确地提高翻译效率和质量,是当前机器翻译研究的重点。因此,本文以有道、DeepL、百度、搜狗四个神经网络翻译软件为研究对象,概括总结了神经机器翻译译文的特点及存在问题,并据此从机器翻译软件开发、译后编辑、译者发展等不同角度,探讨在人工智能翻译飞速发展背景下的应对策略。 展开更多
关键词 神经网络机器翻译 机器翻译译文特征 问题及对策
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源语和目的语之间的亲疏关系对神经网络机器翻译质量的影响——以一次翻译实验为例
3
作者 秦红梅 《海外英语》 2024年第6期34-36,共3页
虽然神经网络机器翻译技术是目前最先进的机器翻译技术,但翻译质量仍然会受到源语与目的语之间亲疏关系的影响。文章选取法语为源语,英语和中文为目的语,通过一次翻译实验,证实了这一点,同时也证实了在翻译文学作品时,可以借助机器翻译... 虽然神经网络机器翻译技术是目前最先进的机器翻译技术,但翻译质量仍然会受到源语与目的语之间亲疏关系的影响。文章选取法语为源语,英语和中文为目的语,通过一次翻译实验,证实了这一点,同时也证实了在翻译文学作品时,可以借助机器翻译提高翻译效率,但不能过度依赖机器翻译,优秀的译作离不开优秀的译者。 展开更多
关键词 神经网络机器翻译 源语 目的语 亲疏关系 文学翻译
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基于神经网络机译下的科技文本翻译质量研究
4
作者 宋玮雯 赵娟 《绥化学院学报》 2024年第6期63-65,共3页
随着人工智能技术的发展,机器翻译已成为目前主流翻译方式,而神经网络翻译作为其新的范式,大大提升了机器翻译的效率与准确率。文章以《经济学人》科技类文本为例,从词汇、句法、语篇三个方面分析不同神经网络机器翻译平台得出的译文,... 随着人工智能技术的发展,机器翻译已成为目前主流翻译方式,而神经网络翻译作为其新的范式,大大提升了机器翻译的效率与准确率。文章以《经济学人》科技类文本为例,从词汇、句法、语篇三个方面分析不同神经网络机器翻译平台得出的译文,发现机器翻译过程中出现的问题,以期为神经网络机器翻译的研究提供借鉴。 展开更多
关键词 神经网络机器翻译 科技文本 机译质量
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针对音变问题改进的维汉神经网络机器翻译鲁棒性方法研究
5
作者 阿里木·赛买提 沙丽瓦尔·阿里木 +3 位作者 卡哈尔·卡迪尔 刘轩铭 凌震华 刘俊华 《新疆师范大学学报(自然科学版)》 2023年第4期1-8,共8页
由于维吾尔语具有音变差异,在记录时容易混淆,这对机器翻译的容错能力提出了挑战。从词粒度研究的角度出发,针对维吾尔语中具有明显语音特性的音变词的翻译问题,采用字符级神经网络机器翻译(Character level Neural Network Machine Tra... 由于维吾尔语具有音变差异,在记录时容易混淆,这对机器翻译的容错能力提出了挑战。从词粒度研究的角度出发,针对维吾尔语中具有明显语音特性的音变词的翻译问题,采用字符级神经网络机器翻译(Character level Neural Network Machine Translation,CharNMT)结构,并结合覆盖率机制进行优化,这一方法不仅提高了音变词的翻译质量,还展现出较好的容错能力。在基础模型取得了1.25 Blue分的提升,并在训练和解码速度方面也具有优势。 展开更多
关键词 维吾尔语音变词 神经网络机器翻译技术 容错能力 字符级神经网络机器翻译
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基于深度编码注意力的XLNet-Transformer汉-马低资源神经机器翻译优化方法 被引量:1
6
作者 占思琦 徐志展 +1 位作者 杨威 谢抢来 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期799-804,810,共7页
神经机器翻译(NMT)在多个领域应用中已取得显著成效,在大规模语料库上已充分论证其优越性。然而,在语料库资源不足的情形下,仍存在较大的改进空间。由于汉语-马来语(汉-马)平行语料的匮乏,直接导致了汉-马机器翻译的翻译效果不佳。为解... 神经机器翻译(NMT)在多个领域应用中已取得显著成效,在大规模语料库上已充分论证其优越性。然而,在语料库资源不足的情形下,仍存在较大的改进空间。由于汉语-马来语(汉-马)平行语料的匮乏,直接导致了汉-马机器翻译的翻译效果不佳。为解决汉-马低资源机器翻译不理想的问题,提出了一种基于深度编码注意力和渐进式解冻的低资源神经机器翻译方法。首先,利用XLNet预训练模型重构编码器,在编码器中使用了XLNet动态聚合模块替代了传统编码层的输出方式,有效弥补了低资源汉-马语料匮乏的瓶颈;其次,在解码器中使用并行交叉注意力模块对传统编码-解码注意力进行了改进,提升了源词和目标词的潜在关系的捕获能力;最后,对提出模型采用渐进式解冻训练策略,最大化释放了模型的性能。实验结果表明,提出方法在小规模的汉-马数据集上得到了显著的性能提升,验证了方法的有效性,对比其他的低资源NMT方法,所提方法结构更为精简,并改进了编码器和解码器,翻译效果提升更加显著,为应对低资源机器翻译提供了有效的策略与启示。 展开更多
关键词 神经网络 汉-马机器翻译 低资源 渐进式解冻 预训练
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藏汉神经网络机器翻译研究 被引量:16
7
作者 李亚超 熊德意 +3 位作者 张民 江静 马宁 殷建民 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期103-109,共7页
神经网络机器翻译是最近几年提出的机器翻译方法,在多数语言对上逐渐超过了统计机器翻译方法,成为当前机器翻译研究前沿热点。该文在藏汉语对上进行了基于注意力的神经网络机器翻译的实验,并采用迁移学习方法缓解藏汉平行语料数量不足... 神经网络机器翻译是最近几年提出的机器翻译方法,在多数语言对上逐渐超过了统计机器翻译方法,成为当前机器翻译研究前沿热点。该文在藏汉语对上进行了基于注意力的神经网络机器翻译的实验,并采用迁移学习方法缓解藏汉平行语料数量不足问题。实验结果显示,该文提出的迁移学习方法简单有效,相比短语统计机器翻译方法,提高了三个BLEU值。从译文分析中可以看出藏汉神经网络机器翻译的译文比较流畅,远距离调序能力较强,同时也存在过度翻译、翻译不充分、翻译忠实度较低等神经网络机器翻译的共同不足之处。 展开更多
关键词 藏语 神经网络机器翻译 注意力机制 循环神经网络 迁移学习
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基于门控循环神经网络词性标注的蒙汉机器翻译研究 被引量:3
8
作者 刘婉婉 苏依拉 +1 位作者 乌尼尔 仁庆道尔吉 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期68-74,共7页
统计机器翻译可以通过统计方法预测出目标词,但没有充分理解原文语义关系,因而得到的译文质量不高。针对该问题,利用一种基于门控单元循环神经网络结构来对蒙汉神经机器翻译系统进行建模,引入注意力机制来获取双语词语的对齐信息,并在... 统计机器翻译可以通过统计方法预测出目标词,但没有充分理解原文语义关系,因而得到的译文质量不高。针对该问题,利用一种基于门控单元循环神经网络结构来对蒙汉神经机器翻译系统进行建模,引入注意力机制来获取双语词语的对齐信息,并在构建字典过程中对双语词语进行词性标注来强化语义,以此来缓解因欠训练导致的错译问题。实验结果表明,与RNN的基准系统和传统的统计机器翻译方法相比,该方法 BLEU值得到一定的提升。 展开更多
关键词 机器翻译 门控循环神经网络 注意力机制 对齐
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GEA-NMT:图卷积增强的多任务低资源机器翻译模型
9
作者 张宝兴 彭敦陆 王雅峰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第9期2156-2164,共9页
在低资源语种上训练高质量机器翻译系统的主要障碍是平行语料的稀缺,一些低资源语言在语言上与高资源语言相关或相似,相似的语言可能使用相同的字符集或类似的句法结构.本文利用低资源语种上的单语数据及与之相关联的高资源语种和目标... 在低资源语种上训练高质量机器翻译系统的主要障碍是平行语料的稀缺,一些低资源语言在语言上与高资源语言相关或相似,相似的语言可能使用相同的字符集或类似的句法结构.本文利用低资源语种上的单语数据及与之相关联的高资源语种和目标语言的平行语料,尝试将翻译知识进行迁移,从而完成低资源语种和目标语言间的翻译模型训练.本文提出一种图卷积增强的多任务训练低资源神经机器翻译模型(GCN Enhanced multi-task Adapting Neural Machine Translation,GEA-NMT),结合降噪自编码器、生成对抗训练、回译和桥接方法,并使用图神经网络学习句法依赖关系以进一步提升低资源语种上的神经机器翻译模型效果. 展开更多
关键词 低资源神经机器翻译 神经网络 多任务训练
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神经网络语言模型在统计机器翻译中的应用 被引量:11
10
作者 张家俊 宗成庆 《情报工程》 2017年第3期21-28,共8页
近两年来,神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)模型主导了机器翻译的研究,但是统计机器翻译(Statistical Machine Translation,SMT)在很多应用场合(尤其是专业领域)仍有较强的竞争力。如何利用深度学习技术提升现有统计机器... 近两年来,神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)模型主导了机器翻译的研究,但是统计机器翻译(Statistical Machine Translation,SMT)在很多应用场合(尤其是专业领域)仍有较强的竞争力。如何利用深度学习技术提升现有统计机器翻译的水平成为研究者们关注的主要问题。由于语言模型是统计机器翻译中最核心的模块之一,本文主要从语言模型的角度入手,探索神经网络语言模型在统计机器翻译中的应用。本文分别探讨了基于词和基于短语的神经网络语言模型,在汉语到英语和汉语到日语的翻译实验表明神经网络语言模型能够显著改善统计机器翻译的译文质量。 展开更多
关键词 统计机器翻译 神经网络语言模型 基于词的语言模型 基于短语的语言模型
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基于神经网络机器翻译模型的英文分词研究 被引量:9
11
作者 陈祖君 《计算机与数字工程》 2020年第1期13-18,50,共7页
针对英文等符号语言不能直接使用现有的神经网络机器翻译模型(NMT)的问题。在简述LSTM神经网络的基础上,采用分桶(b ucketing)的方式将样本进行batch划分,在NMT模型中加入注意力机制提高了系统的性能,并分别利用双向LSTM神经网络和贪婪... 针对英文等符号语言不能直接使用现有的神经网络机器翻译模型(NMT)的问题。在简述LSTM神经网络的基础上,采用分桶(b ucketing)的方式将样本进行batch划分,在NMT模型中加入注意力机制提高了系统的性能,并分别利用双向LSTM神经网络和贪婪算法设计了基于上下文特征提取的编码器和输出算法的解码器。最后从语句还原程度和语义识别情况两个角度对英文的一元分词和HMM分词在NMT模型上的应用结果进行了对比,研究了英文的NMT模型适配方案。 展开更多
关键词 神经网络机器翻译模型 自动编码器 英文适配
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基于神经网络技术的机器翻译模型 被引量:3
12
作者 孙晓 刘宽平 《株洲工学院学报》 2004年第1期118-120,共3页
介绍了机器翻译系统的模型建立和常用算法,在现代机器翻译技术中引入了神经网络和知识发现,并给出了一个框架和部分算法。
关键词 神经网络 机器翻译 知识发现 算法 结构
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基于人工神经网络的工艺语言机器翻译句型转换方法研究
13
作者 任守纲 王宁生 秦宝荣 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2004年第3期351-353,共3页
机器翻译方法主要有基于规则的机器翻译和基于模板的机器翻译 ,但是从本质上两者都基于复杂的、难以归纳的语言规则。本文从人工智能的角度 ,针对翻译中不同语言间的句型转换 ,引入BP神经网络来研究工艺语言的汉英机器翻译 ,以提高翻译... 机器翻译方法主要有基于规则的机器翻译和基于模板的机器翻译 ,但是从本质上两者都基于复杂的、难以归纳的语言规则。本文从人工智能的角度 ,针对翻译中不同语言间的句型转换 ,引入BP神经网络来研究工艺语言的汉英机器翻译 ,以提高翻译的速度和效率 ;同时给出了集成的BP网络模型 ,并对网络结构、参数处理、学习算法。 展开更多
关键词 机器翻译 BP神经网络 工艺语言
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稀缺资源语言神经网络机器翻译研究综述 被引量:18
14
作者 李洪政 冯冲 黄河燕 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1217-1231,共15页
作为目前主流翻译方法的神经网络机器翻译已经取得了很大突破,在很多具有丰富数据资源的语言上的翻译质量也不断得到改善,但对于稀缺资源语言的翻译效果却仍然并不理想.稀缺资源语言机器翻译是目前机器翻译领域的重要研究热点之一,近几... 作为目前主流翻译方法的神经网络机器翻译已经取得了很大突破,在很多具有丰富数据资源的语言上的翻译质量也不断得到改善,但对于稀缺资源语言的翻译效果却仍然并不理想.稀缺资源语言机器翻译是目前机器翻译领域的重要研究热点之一,近几年来吸引了国内外的广泛关注.本文对稀缺资源语言机器翻译的研究进行比较全面的回顾,首先简要介绍了与稀缺资源语言翻译相关的学术活动和数据集,然后重点梳理了目前主要的研究方法和一些研究结论,总结了每类方法的特点,在此基础上总结了不同方法之间的关系并分析了目前的研究现状.最后,对稀缺资源语言机器翻译未来可能的研究趋势和发展方向进行了展望,并给出了相关建议. 展开更多
关键词 稀缺资源语言 神经网络机器翻译 迁移学习 枢轴语言 回译 多语言翻译 无监督翻译
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基于多编码器多解码器的大规模维汉神经网络机器翻译模型 被引量:7
15
作者 张金超 艾山.吾买尔 +1 位作者 买合木提.买买提 刘群 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期20-27,共8页
为提升维汉机器翻译模型的翻译能力,该文提出使用多编码器多解码器的结构,搭建大规模的维汉神经网络机器翻译模型。相比于单编码器单解码器的浅层的小模型,多编码器多解码器模型具有多个编码器,可以对源语言进行多层次、多视角的压缩表... 为提升维汉机器翻译模型的翻译能力,该文提出使用多编码器多解码器的结构,搭建大规模的维汉神经网络机器翻译模型。相比于单编码器单解码器的浅层的小模型,多编码器多解码器模型具有多个编码器,可以对源语言进行多层次、多视角的压缩表示;同时具有多个解码器,可以增强目标语言的生成能力。实验证明,在大规模的训练数据上,使用该方法搭建的大规模维汉神经网络机器翻译模型,译文质量可以大幅度地超过基于短语的统计机器翻译模型和基本的神经网络翻译模型。该文还针对维汉翻译源端语言和目标端语言的翻译单元粒度进行了实验,发现维吾尔语端使用字节对编码单元、汉语端使用字单元,可以消除对汉语分词器的依赖,做到和双端都使用字节对编码单元可比的效果。 展开更多
关键词 维汉机器翻译 神经网络 多编码器多解码器
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基于神经网络的统计机器翻译的预调序模型 被引量:5
16
作者 杨南 李沐 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期103-110,共8页
长距离调序是统计机器翻译的一个主要挑战。之前的研究工作表明预调序是解决这个问题的一个可能的途径。在该工作中,我们沿着预调序这个研究方向,将神经网络建模结合到线性排序的框架之下,提出了一个基于神经网络的预调序模型。这个的... 长距离调序是统计机器翻译的一个主要挑战。之前的研究工作表明预调序是解决这个问题的一个可能的途径。在该工作中,我们沿着预调序这个研究方向,将神经网络建模结合到线性排序的框架之下,提出了一个基于神经网络的预调序模型。这个的预调序模型能够利用从海量未标注数据中抽取的句法和语意信息,从而更好的对不同语言之间的语序差异进行预测。我们在中文到英文以及日文到英文的机器翻译任务上进行了实验,实验结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 统计机器翻译 预调序 神经网络
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基于神经网络迁移学习的蒙汉机器翻译方法 被引量:6
17
作者 赵亚平 苏依拉 +1 位作者 牛向华 仁庆道尔吉 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第1期179-185,共7页
针对蒙汉神经机器翻译过程中出现严重未登录词的问题,利用字节编码技术对蒙汉平行语料进行预处理,实验结果表明字节对编码技术有效缓解了未登录词现象。同时,为缓解蒙汉平行语料不足问题,将迁移学习策略应用到在蒙汉神经机器翻译中,实... 针对蒙汉神经机器翻译过程中出现严重未登录词的问题,利用字节编码技术对蒙汉平行语料进行预处理,实验结果表明字节对编码技术有效缓解了未登录词现象。同时,为缓解蒙汉平行语料不足问题,将迁移学习策略应用到在蒙汉神经机器翻译中,实验结果表明最终的翻译译文提高了1.6个BLEU值。另外,考虑到在神经机器翻译模型中的双语词向量的质量对最终的翻译译文质量有较大影响,将基于Word2vec预训练得到的词向量嵌入到蒙汉神经机器翻译模型中,实验结果表明译文提升了0.6个BLEU值。 展开更多
关键词 机器翻译 神经网络 迁移学习 字节对编码 未登录词
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神经网络机器翻译研究热点与前沿趋势分析 被引量:18
18
作者 林倩 刘庆 +3 位作者 苏劲松 林欢 杨静 罗斌 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第11期1-14,共14页
机器翻译是指利用计算机将一种语言文本转换成具有相同语义的另一种语言文本的过程。它是人工智能领域的一项重要研究课题。近年来,随着深度学习研究和应用的快速发展,神经网络机器翻译成为机器翻译领域的重要发展方向。该文首先简要介... 机器翻译是指利用计算机将一种语言文本转换成具有相同语义的另一种语言文本的过程。它是人工智能领域的一项重要研究课题。近年来,随着深度学习研究和应用的快速发展,神经网络机器翻译成为机器翻译领域的重要发展方向。该文首先简要介绍近一年神经网络机器翻译在学术界和产业界的影响,然后对当前的神经网络机器翻译的研究进展进行分类综述,最后对后续的发展趋势进行展望。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 神经网络机器翻译
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神经网络机器翻译之语境式学习 被引量:6
19
作者 杨寅冬 姚洁 《太原师范学院学报(自然科学版)》 2019年第3期26-29,共4页
人们对大语境神经网络机器翻译(如文档翻译和多模式翻译)越来越感兴趣.目前,虽然有多个研究学者提出了新的网络架构或评估方法,但在大语境翻译模型内,潜在有用的语境信息有时仍会被忽略.文章提出了一种新颖的学习算法,即通过使用多级成... 人们对大语境神经网络机器翻译(如文档翻译和多模式翻译)越来越感兴趣.目前,虽然有多个研究学者提出了新的网络架构或评估方法,但在大语境翻译模型内,潜在有用的语境信息有时仍会被忽略.文章提出了一种新颖的学习算法,即通过使用多级成对排序损失函数,将其他的语境信息纳入神经网络翻译模型考虑范畴.在文章中,通过使用文档翻译中基于转换器且大语境翻译系统,来评估所述出的学习算法.通过实际语境和随机语境,我们比较该算法的性能,并得出经过文章所述的算法训练的模型对附加语境信息更为敏感. 展开更多
关键词 深度学习 循环神经网络 上下文 机器翻译
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融合多特征的汉维神经网络机器翻译模型 被引量:7
20
作者 朱顺乐 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第5期1484-1488,F0003,共6页
针对汉维神经网络机器翻译中出现的未登录词过多、维吾尔语端形态生成以及汉维词语表意不一致等问题,提出一种融合"编码器-解码器"特征、维吾尔语"词干-词缀"语言模型特征、汉维-维汉双向词对齐特征的汉维翻译策略... 针对汉维神经网络机器翻译中出现的未登录词过多、维吾尔语端形态生成以及汉维词语表意不一致等问题,提出一种融合"编码器-解码器"特征、维吾尔语"词干-词缀"语言模型特征、汉维-维汉双向词对齐特征的汉维翻译策略。综合考虑汉维语言差异、汉维语言资源稀缺等问题,将统计机器翻译中的双语知识引入到神经网络机器翻译模型中,多个特征通过一个对数线性模型组合。实验结果表明,该方法能够有效提升汉维神经网络机器翻译性能,平均BLEU提升大于2.0。 展开更多
关键词 汉维神经网络机器翻译 对数线性模型 特征 形态分析 语言模型
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