基于端到端的神经网络机器翻译技术研究

• 作者: 屈丹 张文林 李真 牛铜 高明霞
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 端到端 长短时记忆 注意力机制 生成对抗网络 迁移学习
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信息处理与技术
• 页码范围: 550-555
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 6402字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2018.05.009

摘要

基于端到端的神经网络机器翻译(neural machine translation,NMT)是一种新的机器翻译方法,目前已成为机器翻译的核心技术.方法基于编码-解码框架,由一个编码器和一个解码器构成,用连接编码器和解码器的向量描述语义等价性,可以直接将源语言序列映射成目标语言序列.概括基于端到端NMT技术的研究进展,并进行展望.讨论NMT存在的难点问题及生成对抗网络和迁移学习技术在该领域上的应用,为下一步研究提供新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文林		16	77	5.0	8.0
2	屈丹		23	52	4.0	6.0
3	高明霞		4	8	2.0	2.0
4	李真		2	15	1.0	2.0
5	牛铜		6	17	2.0	4.0