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融合底层信息的电气工程领域神经机器翻译
被引量：
3
1
作者
陈媛
陈红
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第6期42-48,M0004,M0005,共9页
针对目前主流的神经机器翻译模型Transformer内部结构单元堆叠而造成的底层信息丢失和多层单元输出信息偏差不同的问题,对其结构进行了改进,提出了一种融合底层信息的神经机器翻译模型。采用多种网络结构对源语言进行底层信息的特征提取...
针对目前主流的神经机器翻译模型Transformer内部结构单元堆叠而造成的底层信息丢失和多层单元输出信息偏差不同的问题,对其结构进行了改进,提出了一种融合底层信息的神经机器翻译模型。采用多种网络结构对源语言进行底层信息的特征提取,并采用残差连接的方式实现底层信息的向上传递。实验结果显示:融合底层信息后的翻译模型在电气工程领域内的双语评估研究(BLEU)值最多提升了2.47个百分点。
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关键词
神经机器翻译
电气工程
底层信息
Multi-Head
Self-Attention
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职称材料
题名
融合底层信息的电气工程领域神经机器翻译
被引量：
3
1
作者
陈媛
陈红
机构
河南科技大学
外国语学院
河南科技大学
信息
工程
学院
河南科技大学河南省电力电子装置与系统工程研究中心
出处
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第6期42-48,M0004,M0005,共9页
基金
国家自然科学基金项目(U2004163)。
文摘
针对目前主流的神经机器翻译模型Transformer内部结构单元堆叠而造成的底层信息丢失和多层单元输出信息偏差不同的问题,对其结构进行了改进,提出了一种融合底层信息的神经机器翻译模型。采用多种网络结构对源语言进行底层信息的特征提取,并采用残差连接的方式实现底层信息的向上传递。实验结果显示:融合底层信息后的翻译模型在电气工程领域内的双语评估研究(BLEU)值最多提升了2.47个百分点。
关键词
神经机器翻译
电气工程
底层信息
Multi-Head
Self-Attention
Keywords
neural machine translation
electrical engineering
low-level information
multi-head self-attention
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合底层信息的电气工程领域神经机器翻译
陈媛
陈红
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
3
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