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题名一种基于迁移学习的藏英神经机器翻译方法
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作者
扎西平措
张佳亮
群诺
尼玛扎西
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机构
西藏大学信息科学技术学院
藏语智能全国重点实验室
西藏信息化省部共建协同创新中心
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出处
《高原科学研究》
2025年第2期105-112,共8页
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基金
新一代人工智能国家科技重大专项(2022ZD0116100)
国家自然基金重点项目(62436006)
西藏自治区科技计划技术创新引导项目(XZ202501JX0004).
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文摘
随着全球化背景下跨文化交流需求的日益增长,藏英翻译在促进我国藏族文化的传播、加强与外界的联系以及提升藏语言数字化应用等方面具有重要的现实意义。然而,藏英平行语料资源的严重匮乏,极大地制约了藏英神经机器翻译研究进展,导致系统在处理低频词汇和复杂句式时表现欠佳。针对这一问题,文章系统探讨了迁移学习技术在藏英神经机器翻译中的应用潜力。通过分析父模型的数据规模、目标语言特性以及参数冻结等因素对藏英翻译模型性能的影响基础上,借助其他语言的丰富语料和预训练模型,探索迁移学习策略在藏英神经机器翻译中的潜在优势。研究结果显示,引入迁移学习策略后藏英神经机器翻译性能得到了很大的提升,相比于传统策略BLEU值提高了1.88个点。该方法不仅能够有效缓解藏英语句对的不足,还能有效增强藏英神经机器翻译模型的翻译质量和泛化能力。
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关键词
藏英机器翻译
生成式对抗网络(GAN)
迁移学习
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Keywords
Tibetan-English machine translation
Generative Adversarial Network(GAN)
transfer learning
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分类号
TP391.2
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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