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基于孪生XLM-R模型的机器翻译双语平行语料过滤方法
1
作者
涂杰
李茂西
裘白莲
《中文信息学报》
北大核心
2025年第2期63-71,共9页
在机器翻译中,模型训练使用的双语平行语料的数量和质量极大地影响了系统的性能,然而当前很多双语平行语料是从双语可比语料中利用自动过滤方法提取的。为了提高双语平行语料自动过滤的性能,该文提出基于孪生XLM-R模型的双语平行语料过...
在机器翻译中,模型训练使用的双语平行语料的数量和质量极大地影响了系统的性能,然而当前很多双语平行语料是从双语可比语料中利用自动过滤方法提取的。为了提高双语平行语料自动过滤的性能,该文提出基于孪生XLM-R模型的双语平行语料过滤方法,使用基于跨语言预训练语言模型XLM-R的孪生神经网络将源语言句子与目标语言句子映射到深层语义空间,利用平均池化操作获得它们相同维度的句子表征,根据句子表征间余弦距离提取相似度高的平行句对。在WMT18双语平行语料过滤任务上的实验结果表明,该文所提模型优于对比的基线模型,与参与该评测的系统具有较好的可比性。
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关键词
机器翻译
双语平行语料自动过滤
孪生神经网络
XLM-R模型
对比损失
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题名
基于孪生XLM-R模型的机器翻译双语平行语料过滤方法
1
作者
涂杰
李茂西
裘白莲
机构
江西师范大学计算机信息工程学院
江西师范大学管理科学与工程学院
出处
《中文信息学报》
北大核心
2025年第2期63-71,共9页
基金
国家自然科学基金(61662031,62366020)
江西省教育厅科技项目(GJJ210306)
+1 种基金
教育部产学合作协同育人项目(220604647062739)
教育部人文社科项目(21YJC740040)。
文摘
在机器翻译中,模型训练使用的双语平行语料的数量和质量极大地影响了系统的性能,然而当前很多双语平行语料是从双语可比语料中利用自动过滤方法提取的。为了提高双语平行语料自动过滤的性能,该文提出基于孪生XLM-R模型的双语平行语料过滤方法,使用基于跨语言预训练语言模型XLM-R的孪生神经网络将源语言句子与目标语言句子映射到深层语义空间,利用平均池化操作获得它们相同维度的句子表征,根据句子表征间余弦距离提取相似度高的平行句对。在WMT18双语平行语料过滤任务上的实验结果表明,该文所提模型优于对比的基线模型,与参与该评测的系统具有较好的可比性。
关键词
机器翻译
双语平行语料自动过滤
孪生神经网络
XLM-R模型
对比损失
Keywords
machine translation
automatic filtering of bilingual parallel corpus
siamese neural network
XLM-R Model
contrastive loss
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于孪生XLM-R模型的机器翻译双语平行语料过滤方法
涂杰
李茂西
裘白莲
《中文信息学报》
北大核心
2025
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