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语料循环推进低资源神经机器翻译
被引量：
2
1
作者
刘伍颖
王琳
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期89-95,共7页
双语句对资源稀缺导致一些基于深度学习的机器翻译算法无法在低资源机器翻译中取得更优的性能。因此该文针对低资源机器翻译中语言资源建设问题,提出语料循环推进思想,设计了多趟循环框架和半监督算法。这种框架是与具体机器翻译算法无...
双语句对资源稀缺导致一些基于深度学习的机器翻译算法无法在低资源机器翻译中取得更优的性能。因此该文针对低资源机器翻译中语言资源建设问题,提出语料循环推进思想,设计了多趟循环框架和半监督算法。这种框架是与具体机器翻译算法无关的元框架。而这种算法充分利用适当规模的双语种子资源和超大规模单语资源增量扩建双语句对资源,逐级训练机器翻译模型提高译文质量。多个语种的神经机器翻译实验结果证明,该文提出的语料循环推进能够利用源源不断的单语资源自我进化。其有效性不仅体现在易于实现高性能低资源机器翻译,更体现在是快速搭建精准领域机器翻译系统的实用选项。
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关键词
语料循环推进
机器翻译
低资源语言
半监督学习
增量学习
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职称材料
题名
语料循环推进低资源神经机器翻译
被引量：
2
1
作者
刘伍颖
王琳
机构
广东外语外贸大学外国语言学及应用语言学研究中心
上海外国语大学贤达经济人文学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期89-95,共7页
基金
教育部人文社会科学研究规划基金(20YJAZH069)
上海市哲学社会科学“十三五”规划课题(2019BYY028)
+1 种基金
教育部人文社会科学研究青年基金(20YJC740062)
广州市科技计划项目(202201010061)。
文摘
双语句对资源稀缺导致一些基于深度学习的机器翻译算法无法在低资源机器翻译中取得更优的性能。因此该文针对低资源机器翻译中语言资源建设问题,提出语料循环推进思想,设计了多趟循环框架和半监督算法。这种框架是与具体机器翻译算法无关的元框架。而这种算法充分利用适当规模的双语种子资源和超大规模单语资源增量扩建双语句对资源,逐级训练机器翻译模型提高译文质量。多个语种的神经机器翻译实验结果证明,该文提出的语料循环推进能够利用源源不断的单语资源自我进化。其有效性不仅体现在易于实现高性能低资源机器翻译,更体现在是快速搭建精准领域机器翻译系统的实用选项。
关键词
语料循环推进
机器翻译
低资源语言
半监督学习
增量学习
Keywords
corpus boosting
machine translation
low-resource language
semi-supervised learning
incremental learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
语料循环推进低资源神经机器翻译
刘伍颖
王琳
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023
2
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