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神经机器翻译系统在维吾尔语-汉语翻译中的性能对比
被引量:
24
1
作者
哈里旦木.阿布都克里木
刘洋
孙茂松
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期878-883,共6页
基于深度学习的神经机器翻译已在多个语言对上显著超过传统的统计机器翻译,成为当前的主流机器翻译技术。该文从词粒度层面出发,对国际上具有影响力的6种神经机器翻译方法在维吾尔语-汉语翻译任务上进行了深入分析和比较,这6种方法分别...
基于深度学习的神经机器翻译已在多个语言对上显著超过传统的统计机器翻译,成为当前的主流机器翻译技术。该文从词粒度层面出发,对国际上具有影响力的6种神经机器翻译方法在维吾尔语-汉语翻译任务上进行了深入分析和比较,这6种方法分别是基于注意力机制(GroundHog),词表扩大(LV-groundhog),源语言和目标语言采用子词(subword-nmt)、字符与词混合(nmt.hybrid)、子词与字符(dl4mt-cdec)以及完全字符(dl4mt-c2c)方法。实验结果表明:源语言采用子词、目标语言采用字符的方法(dl4mtcdec)在维吾尔语-汉语神经机器翻译任务上性能最佳。该文不仅是首次将神经机器翻译方法应用到维吾尔语-汉语机器翻译任务上,也是首次将不同的神经机器翻译方法在同一语料库上进行了对比分析。该研究对维吾尔语-汉语机器翻译任务和神经机器翻译的进一步研究工作都具有重要的参考意义。
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关键词
神经机器翻译
资源匮乏语言
维吾尔语
原文传递
题名
神经机器翻译系统在维吾尔语-汉语翻译中的性能对比
被引量:
24
1
作者
哈里旦木.阿布都克里木
刘洋
孙茂松
机构
清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期878-883,共6页
基金
国家自然科学基金重点项目(61331013)
国家"八六三"高技术项目(2015AA015407)
文摘
基于深度学习的神经机器翻译已在多个语言对上显著超过传统的统计机器翻译,成为当前的主流机器翻译技术。该文从词粒度层面出发,对国际上具有影响力的6种神经机器翻译方法在维吾尔语-汉语翻译任务上进行了深入分析和比较,这6种方法分别是基于注意力机制(GroundHog),词表扩大(LV-groundhog),源语言和目标语言采用子词(subword-nmt)、字符与词混合(nmt.hybrid)、子词与字符(dl4mt-cdec)以及完全字符(dl4mt-c2c)方法。实验结果表明:源语言采用子词、目标语言采用字符的方法(dl4mtcdec)在维吾尔语-汉语神经机器翻译任务上性能最佳。该文不仅是首次将神经机器翻译方法应用到维吾尔语-汉语机器翻译任务上,也是首次将不同的神经机器翻译方法在同一语料库上进行了对比分析。该研究对维吾尔语-汉语机器翻译任务和神经机器翻译的进一步研究工作都具有重要的参考意义。
关键词
神经机器翻译
资源匮乏语言
维吾尔语
Keywords
neural machine translation
low resource language
Uyghur
分类号
TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
神经机器翻译系统在维吾尔语-汉语翻译中的性能对比
哈里旦木.阿布都克里木
刘洋
孙茂松
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
24
原文传递
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