神经网络机器翻译之语境式学习

• 作者: 姚洁 杨寅冬
• 来源期刊: 太原师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 循环神经网络 上下文 机器翻译
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 26-29
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

人们对大语境神经网络机器翻译(如文档翻译和多模式翻译)越来越感兴趣.目前,虽然有多个研究学者提出了新的网络架构或评估方法,但在大语境翻译模型内,潜在有用的语境信息有时仍会被忽略.文章提出了一种新颖的学习算法,即通过使用多级成对排序损失函数,将其他的语境信息纳入神经网络翻译模型考虑范畴.在文章中,通过使用文档翻译中基于转换器且大语境翻译系统,来评估所述出的学习算法.通过实际语境和随机语境,我们比较该算法的性能,并得出经过文章所述的算法训练的模型对附加语境信息更为敏感.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚洁		13	14	2.0	3.0
2	杨寅冬		5	6	2.0	2.0