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基于动态词汇编码的树形神经机器翻译
被引量：
9
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作者
席红旗
蒋亚平
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第9期2678-2685,共8页
针对树形神经机器翻译方法存在的局限性,提出一种动态词汇化依赖编码的树形神经机器翻译方法。通过词汇化依赖编码模型简化模型的网络架构,减少模型参数的数量,解决过度翻译问题;通过引入变异递归神经网络(RNN),能够同时考虑长距离依赖...
针对树形神经机器翻译方法存在的局限性,提出一种动态词汇化依赖编码的树形神经机器翻译方法。通过词汇化依赖编码模型简化模型的网络架构,减少模型参数的数量,解决过度翻译问题;通过引入变异递归神经网络(RNN),能够同时考虑长距离依赖关系和单词的顺序信息;采用一个潜在向量动态调节每个节点表示的组成参数,适应短语的语法语义丰富性特点。翻译实验结果验证了所提动态词汇化依赖关系模型显著优于英语-汉语和英语-德语翻译任务中传统树形模型。
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关键词
依赖编码
动态词汇化
树形RNN
神经机器翻译
递归神经网络
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题名
基于动态词汇编码的树形神经机器翻译
被引量：
9
1
作者
席红旗
蒋亚平
机构
河南财政金融学院计算机与信息技术学院
郑州轻工业大学计算机与通信工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第9期2678-2685,共8页
基金
河南省科技攻关基金项目(212102210573、212102310568、202102310632)。
文摘
针对树形神经机器翻译方法存在的局限性,提出一种动态词汇化依赖编码的树形神经机器翻译方法。通过词汇化依赖编码模型简化模型的网络架构,减少模型参数的数量,解决过度翻译问题;通过引入变异递归神经网络(RNN),能够同时考虑长距离依赖关系和单词的顺序信息;采用一个潜在向量动态调节每个节点表示的组成参数,适应短语的语法语义丰富性特点。翻译实验结果验证了所提动态词汇化依赖关系模型显著优于英语-汉语和英语-德语翻译任务中传统树形模型。
关键词
依赖编码
动态词汇化
树形RNN
神经机器翻译
递归神经网络
Keywords
dependency coding
dynamic lexicalization
tree RNN
neural machine translation
recurrent neural network
分类号
TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于动态词汇编码的树形神经机器翻译
席红旗
蒋亚平
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
9
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