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神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)在維吾爾語-漢語翻譯中的性能對比

發(fā)布時間:2020-06-17 15:59
【摘要】:基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)機器翻譯已在多個語言對上顯著超過傳統(tǒng)的統(tǒng)計機器翻譯,成為當(dāng)前的主流機器翻譯技術(shù)。該文從詞粒度層面出發(fā),對國際上具有影響力的6種神經(jīng)機器翻譯方法在維吾爾語-漢語翻譯任務(wù)上進行了深入分析和比較,這6種方法分別是基于注意力機制(GroundHog),詞表擴大(LV-groundhog),源語言和目標(biāo)語言采用子詞(subword-nmt)、字符與詞混合(nmt.hybrid)、子詞與字符(dl4mt-cdec)以及完全字符(dl4mt-c2c)方法。實驗結(jié)果表明:源語言采用子詞、目標(biāo)語言采用字符的方法(dl4mtcdec)在維吾爾語-漢語神經(jīng)機器翻譯任務(wù)上性能最佳。該文不僅是首次將神經(jīng)機器翻譯方法應(yīng)用到維吾爾語-漢語機器翻譯任務(wù)上,也是首次將不同的神經(jīng)機器翻譯方法在同一語料庫上進行了對比分析。該研究對維吾爾語-漢語機器翻譯任務(wù)和神經(jīng)機器翻譯的進一步研究工作都具有重要的參考意義。

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