藏汉神经网络机器翻译研究

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。