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题名基于句法规则层次化分析的神经机器翻译
被引量：9
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作者
张海玲
邵玉斌
杨丹
龙华
杜庆治
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第11期2300-2306,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61761025)资助.
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文摘
神经机器翻译是人工智能和自然语言处理领域中的一个非常重要的研究方向,而句法分析在信息处理中起着承上启下的作用,在翻译过程中融入句法层面的语言学知识,对于推动机器翻译的发展具有重要的理论意义和应用价值.针对句式结构复杂的长句翻译效果不佳的问题,本文提出了一种句法规则层次化分析方法,识别并提取出最长短语和句子框架部分,再采用分而治之的策略,训练基于自注意力机制的Transformer模型,对短语和框架分别翻译再组合,得到最终译文.在中-英翻译任务上,实验结果表明,与基准系统相比,该方法能显著提高翻译性能,译文BLEU值获得了0.95个点的提升.
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关键词
神经机器翻译
句法层次化分析
最长短语
Transformer模型
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Keywords
neural machine translation
syntactic hierarchical analysis
maximal-length phrase
Transformer model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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