利用协同训练提高神经机器翻译系统的翻译性能

• 作者: 熊德意 黄佳跃
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经机器翻译 协同训练 半监督学习
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 机器翻译模型
• 页码范围: 176-183
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6556字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201811011

摘要

如何改善神经机器翻译模型的翻译性能一直是学术界研究的热门课题,特别是在低资源语种的翻译任务上,如何提高原有平行语料训练出来的翻译模型的翻译质量是一个迫切需要解决的问题.为此,对传统的统计机器翻译任务上使用的协同训练方法进行优化,进一步提出新的协同训练方法,并应用于神经机器翻译任务中,改善原有神经机器翻译模型的翻译质量.实验表明神经机器翻译中使用协同训练的方法能显著提高翻译质量,在语料数量稀少(低资源语料)的情况下提升效果更为显著.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊德意	苏州大学计算机科学与技术学院	15	96	6.0	9.0
2	黄佳跃	苏州大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0