多种数据泛化策略融合的神经机器翻译系统

来源 :江西师范大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：evil

【摘要】

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在Transformer模型的基础上,该文从数据泛化、多样化解码策略和后处理方法3个方面进行改进.多种数据泛化策略融合方法对不同种类的稀疏词语进行识别、泛化和翻译,减少错译现

【作者】

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刘俊鹏宋鼎新张一鸣黄德根

【机构】

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大连理工大学计算机科学与技术学院

【出处】

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江西师范大学学报:自然科学版

【发表日期】

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2020年1期

【关键词】

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神经机器翻译自注意力机制数据泛化中英翻译 neural machine translationself-attentiondata generalizat

【基金项目】

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国家自然科学基金(61672127)资助项目.

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在Transformer模型的基础上,该文从数据泛化、多样化解码策略和后处理方法3个方面进行改进.多种数据泛化策略融合方法对不同种类的稀疏词语进行识别、泛化和翻译,减少错译现象.利用检查点平均和模型集成等多样化解码策略进一步提升翻译效果.在CCMT 2019中英新闻领域翻译任务上的实验结果显示,改进后的方法在基线系统上的BLEU-SBP值提升了约1.85%.

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