在汉越低资源翻译任务中,句子中的实体词准确翻译是一大难点。针对实体词在训练语料中出现的频率较低,模型无法构建双语实体词之间的映射关系等问题,构建一种融入实体翻译的汉越神经机器翻译模型。首先,通过汉越实体双语词典预先获取源...在汉越低资源翻译任务中,句子中的实体词准确翻译是一大难点。针对实体词在训练语料中出现的频率较低,模型无法构建双语实体词之间的映射关系等问题,构建一种融入实体翻译的汉越神经机器翻译模型。首先,通过汉越实体双语词典预先获取源句中实体词的翻译结果;其次,将结果拼接在源句末端作为模型的输入,同时在编码端引入“约束提示信息”增强表征;最后,在解码端融入指针网络机制,以确保模型能复制输出源端句的词汇。实验结果表明,该模型相较于跨语言模型XLM-R(Cross-lingual Language Model-RoBERTa)的双语评估替补(BLEU)值在汉越方向提升了1.37,越汉方向提升了0.21,时间性能上相较于Transformer该模型在汉越方向和越汉方向分别缩短3.19%和3.50%,可有效地提升句子中实体词翻译的综合性能。展开更多
第二十一届全国机器翻译与多语言信息处理大会(The 21st China Conference on Machine Translation and Multilingual Technology,CCMT2025)将于2025年9月26日至28日在甘肃兰州举行。本届会议由中国中文信息学会主办,西北民族大学承办。...第二十一届全国机器翻译与多语言信息处理大会(The 21st China Conference on Machine Translation and Multilingual Technology,CCMT2025)将于2025年9月26日至28日在甘肃兰州举行。本届会议由中国中文信息学会主办,西北民族大学承办。CCMT旨在为国内外机器翻译界同行提供一个交互平台,加强国内外同行的学术交流,召集各路专家学者针对机器翻译的理论方法、应用技术和评测活动等若干关键问题进行深入的研讨,为促进中国机器翻译事业的发展,起到积极的推动作用。展开更多
文摘在汉越低资源翻译任务中,句子中的实体词准确翻译是一大难点。针对实体词在训练语料中出现的频率较低,模型无法构建双语实体词之间的映射关系等问题,构建一种融入实体翻译的汉越神经机器翻译模型。首先,通过汉越实体双语词典预先获取源句中实体词的翻译结果;其次,将结果拼接在源句末端作为模型的输入,同时在编码端引入“约束提示信息”增强表征;最后,在解码端融入指针网络机制,以确保模型能复制输出源端句的词汇。实验结果表明,该模型相较于跨语言模型XLM-R(Cross-lingual Language Model-RoBERTa)的双语评估替补(BLEU)值在汉越方向提升了1.37,越汉方向提升了0.21,时间性能上相较于Transformer该模型在汉越方向和越汉方向分别缩短3.19%和3.50%,可有效地提升句子中实体词翻译的综合性能。
文摘第二十一届全国机器翻译与多语言信息处理大会(The 21st China Conference on Machine Translation and Multilingual Technology,CCMT2025)将于2025年9月26日至28日在甘肃兰州举行。本届会议由中国中文信息学会主办,西北民族大学承办。CCMT旨在为国内外机器翻译界同行提供一个交互平台,加强国内外同行的学术交流,召集各路专家学者针对机器翻译的理论方法、应用技术和评测活动等若干关键问题进行深入的研讨,为促进中国机器翻译事业的发展,起到积极的推动作用。
