融入汉字笔画序列的神经机器翻译

• 作者: 张龙印 熊德意 谭新 邝少辉
• 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 汉字笔画序列 注意力机制
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 机器翻译模型
• 页码范围: 164-169
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4121字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201811023

摘要

神经机器翻译(NMT)因其在多个语言对上的翻译效果都远超传统的统计机器翻译(SMT)而逐渐成为机器翻译方向的主流.然而,这种NMT系统在将向量化的词语作为输入时只考虑了词语整体的语义信息,忽略了构成词语的汉字本身所包含的信息.为此,针对汉字给出了一种融入汉字笔画序列的NMT系统.该系统在将词语的词向量作为输入的同时又将向量化的汉字笔画序列作为额外输入,既考虑了中文词语整体的语义信息,又考虑了构成词语的汉字本身的内部语义信息和外部形态信息.实验结果表明,提出的融入了汉字笔画序列的NMT系统更加有效,其翻译结果更加准确流畅,与传统的NMT系统相比机器双语互译评估(BLEU)值能够提高1.21个百分点.

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	张龙印	苏州大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0
3	邝少辉	苏州大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0
4	谭新	苏州大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0