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题名融合目标端上下文的篇章神经机器翻译
被引量：2
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作者
贾爱鑫
李军辉
贡正仙
张民
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期59-68,共10页
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基金
国家自然科学基金(61876120,61976148)。
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文摘
神经机器翻译在句子级翻译任务上取得了令人瞩目的效果,但是句子级翻译的译文会存在一致性、指代等篇章问题,篇章翻译通过利用上下文信息来解决上述问题。不同于以往使用源端上下文建模的方法,该文提出了融合目标端上下文信息的篇章神经机器翻译。具体地,该文借助推敲网络的思想,对篇章源端进行二次翻译,第一次基于句子级翻译,第二次翻译参考了全篇的第一次翻译结果。基于LDC中英篇章数据集和WMT英德篇章数据集的实验结果表明,在引入较少的参数的条件下,该文方法能显著提高翻译性能。同时,随着第一次翻译(即句子级译文)质量的提升,所提方法也更有效。
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关键词
神经机器翻译
推敲网络
篇章翻译
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Keywords
neural machine translation
deliberation networks
document-level translation
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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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