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摘要:
提出基于双语合成语义的翻译相似度模型,通过在翻译过程中引入双语语义相似度特征提高翻译性能.首先利用分布式方法分别在源端和目标端获取短语的单语合成语义向量,然后利用神经网络将它们映射到同一语义空间,获得双语合成语义向量.在该语义空间,计算源语言短语和对应的目标语言短语之间基于合成语义向量的翻译相似度,将其作为一个新特征加入解码器.在汉英翻译NIST06和NIST08测试数据集上,相较于基准系统,基于双语合成语义的翻译相似度模型获得0.56和0.42 BLEU值的显著性提高.
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文献信息
篇名 基于双语合成语义的翻译相似度模型
来源期刊 北京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 语义合成 机器翻译 分布式表示 神经网络
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 335-341
页数 7页 分类号 TP391
字数 6080字 语种 中文
DOI 10.13209/j.0479-8023.2015.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张民 苏州大学计算机科学与技术学院 27 94 5.0 9.0
2 王超超 苏州大学计算机科学与技术学院 3 5 1.0 2.0
3 熊德意 苏州大学计算机科学与技术学院 15 96 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
语义合成
机器翻译
分布式表示
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京大学学报(自然科学版)
双月刊
0479-8023
11-2442/N
16开
北京海淀北京大学校内
2-89
1955
chi
出版文献量(篇)
3152
总下载数(次)
8
总被引数(次)
52842
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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