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文言文-现代文神经机器翻译的研究
被引量：
2
1
作者
何思兰
左家莉
+1 位作者
朱洪坤
王明文
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期483-489,共7页
中国古典文献汗牛充栋,它们是中国文化的瑰宝,但现代人想要理解这些文献极为困难,人工翻译它们更是不可能完成的任务.因此,该文研究了文言文-现代文的神经机器翻译,通过应用Seq2Seq模型和Transformer模型,考察了训练语料规模对文言文-...
中国古典文献汗牛充栋,它们是中国文化的瑰宝,但现代人想要理解这些文献极为困难,人工翻译它们更是不可能完成的任务.因此,该文研究了文言文-现代文的神经机器翻译,通过应用Seq2Seq模型和Transformer模型,考察了训练语料规模对文言文-现代文翻译性能的影响.研究结果发现:基于现有的训练语料规模,分词与否会极大影响Seq2Seq模型的性能.此外,若训练语料和测试语料的文体不同,则模型的性能也会受到影响.
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关键词
文言文-现代文神经机器翻译
Seq2Seq模型
翻译
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题名
文言文-现代文神经机器翻译的研究
被引量：
2
1
作者
何思兰
左家莉
朱洪坤
王明文
机构
江西师范大学计算机信息工程学院
出处
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期483-489,共7页
基金
国家自然科学基金(61866018,62266023)资助项目。
文摘
中国古典文献汗牛充栋,它们是中国文化的瑰宝,但现代人想要理解这些文献极为困难,人工翻译它们更是不可能完成的任务.因此,该文研究了文言文-现代文的神经机器翻译,通过应用Seq2Seq模型和Transformer模型,考察了训练语料规模对文言文-现代文翻译性能的影响.研究结果发现:基于现有的训练语料规模,分词与否会极大影响Seq2Seq模型的性能.此外,若训练语料和测试语料的文体不同,则模型的性能也会受到影响.
关键词
文言文-现代文神经机器翻译
Seq2Seq模型
翻译
Keywords
ancient Chinese
-
modern Chinese neural machine translation
Seq2Seq model
transformer
分类号
TP181 [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
操作
1
文言文-现代文神经机器翻译的研究
何思兰
左家莉
朱洪坤
王明文
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
2
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