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亚词及单词深度维汉机器翻译模型对比
被引量：
6
1
作者
张胜刚
艾山·吾买尔
+1 位作者
吐尔根·依布拉音
买合木提·买买提
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第8期2326-2330,共5页
针对基于神经网络的维汉机器翻译中的集外词问题和随着网络层数的加深训练和优化模型会变得更加困难这两个问题,在对相关工作研究后,提出基于深层神经网络的亚词及单词的维汉机器翻译模型。在翻译单元上将基于词的翻译单元替换为基于词...
针对基于神经网络的维汉机器翻译中的集外词问题和随着网络层数的加深训练和优化模型会变得更加困难这两个问题,在对相关工作研究后,提出基于深层神经网络的亚词及单词的维汉机器翻译模型。在翻译单元上将基于词的翻译单元替换为基于词和亚词的混合翻译单元,将基于GRU的神经非线性单元替换为基于ALU的非线性单元,缓解训练和优化模型的难度并提高译文质量。通过实验发现该模型相比基准系统提高了近13个BLEU值,该研究对形态丰富黏着语言与汉语的机器翻译具有借鉴意义。
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关键词
维汉机器翻译
深层神经网络
亚
词
切分
集外词问题
BLEU值
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职称材料
题名
亚词及单词深度维汉机器翻译模型对比
被引量：
6
1
作者
张胜刚
艾山·吾买尔
吐尔根·依布拉音
买合木提·买买提
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第8期2326-2330,共5页
基金
新疆多语种信息技术实验室开放课题基金项目(2016D03023)
国家自然科学基金项目(61662077)
文摘
针对基于神经网络的维汉机器翻译中的集外词问题和随着网络层数的加深训练和优化模型会变得更加困难这两个问题,在对相关工作研究后,提出基于深层神经网络的亚词及单词的维汉机器翻译模型。在翻译单元上将基于词的翻译单元替换为基于词和亚词的混合翻译单元,将基于GRU的神经非线性单元替换为基于ALU的非线性单元,缓解训练和优化模型的难度并提高译文质量。通过实验发现该模型相比基准系统提高了近13个BLEU值,该研究对形态丰富黏着语言与汉语的机器翻译具有借鉴意义。
关键词
维汉机器翻译
深层神经网络
亚
词
切分
集外词问题
BLEU值
Keywords
Uyghur-Chinese machine translation
deep neural network
sub word segmentation
out-of-vocabulary word problems
BLEU value
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
亚词及单词深度维汉机器翻译模型对比
张胜刚
艾山·吾买尔
吐尔根·依布拉音
买合木提·买买提
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
6
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