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融合LSSD策略的NAT-Transformer低资源神经机器翻译
1
作者
王方林
苏雪平
雷一航
《长江信息通信》
2025年第2期30-33,共4页
随着神经机器翻译技术的不断发展,低资源语言的翻译需求迫切增加。然而,现有的翻译模型在处理低资源语言时往往面临翻译质量不高及推理时间过长的这些问题,文章提出了一种基于LSSD策略的NAT-Transformer算法,在预处理部分,通过获取双语...
随着神经机器翻译技术的不断发展,低资源语言的翻译需求迫切增加。然而,现有的翻译模型在处理低资源语言时往往面临翻译质量不高及推理时间过长的这些问题,文章提出了一种基于LSSD策略的NAT-Transformer算法,在预处理部分,通过获取双语平行语料并应用BPE技术,将数据映射到通用向量空间。在预训练部分,采用了多头自注意力机制以及编码器和解码器堆栈结构,从而能够有效地捕捉序列中的依赖关系。最终得到翻译预测。在这个阶段,我们也加入了LSSD(Language-Specific Self-Distillation)策略,通过SGD(随机梯度下降)进行梯度优化,以提升模型在特定语言上的性能。最后,在微调部分,利用预训练模型进一步调整模型参数。实验结果证明,基于LSSD策略的NAT-Transformer算法在BLEU分数上比基线模型提高了3个BLEU值左右,表现出了较好的应用潜力与性能。
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关键词
低资源机器翻译
NAT-Transformer
自蒸馏策略
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职称材料
基于句法结构特征的汉越神经机器翻译
2
作者
裴非非
杨舰
《信息技术》
2024年第2期15-21,共7页
在低资源神经机器翻译中,长句译文质量普遍不佳,而汉-越语言差异较大,是典型的资源匮乏型语种,对于长句的处理应尽可能保持句子语义信息不变。因此,提出一种基于句法结构特征处理长句的方法。首先,对原有语料库中长句进行句法树解析,然...
在低资源神经机器翻译中,长句译文质量普遍不佳,而汉-越语言差异较大,是典型的资源匮乏型语种,对于长句的处理应尽可能保持句子语义信息不变。因此,提出一种基于句法结构特征处理长句的方法。首先,对原有语料库中长句进行句法树解析,然后,根据句法解析树提取短句和对远离根节点的叶子节点词进行标记,最后,对提取的短句进行反向翻译生成伪平行数据作为扩充,对原有长句中标记词进行与该词语义相近词的加权组合替换训练。实验表明,该方法提高了模型性能,显著改善了长句译文质量。
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关键词
低
资源
神经
机器翻译
长句译文
汉-越语言
语义信息
句法结构特征
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职称材料
题名
融合LSSD策略的NAT-Transformer低资源神经机器翻译
1
作者
王方林
苏雪平
雷一航
机构
西安工程大学
出处
《长江信息通信》
2025年第2期30-33,共4页
基金
陕西省自然科学基础研究计划(2024JC-YBMS-455)
西安市碑林区应用技术研发储备工程项目(GX2405)
+1 种基金
陕西高校青年创新团队
陕西省教育厅科研计划项目,24JP071。
文摘
随着神经机器翻译技术的不断发展,低资源语言的翻译需求迫切增加。然而,现有的翻译模型在处理低资源语言时往往面临翻译质量不高及推理时间过长的这些问题,文章提出了一种基于LSSD策略的NAT-Transformer算法,在预处理部分,通过获取双语平行语料并应用BPE技术,将数据映射到通用向量空间。在预训练部分,采用了多头自注意力机制以及编码器和解码器堆栈结构,从而能够有效地捕捉序列中的依赖关系。最终得到翻译预测。在这个阶段,我们也加入了LSSD(Language-Specific Self-Distillation)策略,通过SGD(随机梯度下降)进行梯度优化,以提升模型在特定语言上的性能。最后,在微调部分,利用预训练模型进一步调整模型参数。实验结果证明,基于LSSD策略的NAT-Transformer算法在BLEU分数上比基线模型提高了3个BLEU值左右,表现出了较好的应用潜力与性能。
关键词
低资源机器翻译
NAT-Transformer
自蒸馏策略
Keywords
Low-resource machine translation
NAT-Transformer
Self-distillation strategy
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于句法结构特征的汉越神经机器翻译
2
作者
裴非非
杨舰
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学
出处
《信息技术》
2024年第2期15-21,共7页
基金
国家重点研发计划(2019QY1801,2019QY1802,2019QY1800)
国家自然科学基金(61972186,61732005,U21B2027)
+3 种基金
云南高新技术产业发展项目(201606)
云南省重大科技专项计划(202103AA080015,202002AD080001-5)
云南省基础研究计划(202001-AS070014)
云南省学术和技术带头人后备人才(202105AC160018)。
文摘
在低资源神经机器翻译中,长句译文质量普遍不佳,而汉-越语言差异较大,是典型的资源匮乏型语种,对于长句的处理应尽可能保持句子语义信息不变。因此,提出一种基于句法结构特征处理长句的方法。首先,对原有语料库中长句进行句法树解析,然后,根据句法解析树提取短句和对远离根节点的叶子节点词进行标记,最后,对提取的短句进行反向翻译生成伪平行数据作为扩充,对原有长句中标记词进行与该词语义相近词的加权组合替换训练。实验表明,该方法提高了模型性能,显著改善了长句译文质量。
关键词
低
资源
神经
机器翻译
长句译文
汉-越语言
语义信息
句法结构特征
Keywords
low-resource neural machine translation
long sentences translation
Chinese-Vietnamese language
semantic information
syntactic structure features
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合LSSD策略的NAT-Transformer低资源神经机器翻译
王方林
苏雪平
雷一航
《长江信息通信》
2025
0
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职称材料
2
基于句法结构特征的汉越神经机器翻译
裴非非
杨舰
《信息技术》
2024
0
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