神经机器翻译的系统融合方法

• 作者: 段湘煜 殷明明 谭敏
• 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 循环神经网络 系统融合 注意力机制 门机制
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 600-607
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.2
• 字数: 5887字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201903015

摘要

为了提高机器翻译模型的泛化能力,基于神经机器翻译系统,将系统融合技术应用于模型训练过程.在神经机器翻译系统的基本结构——编码器-解码器结构的基础上,提出5种融合方法(平均融合、权重融合、拼接融合、门机制融合和注意力机制融合)分别应用于多个编码器-一个解码器的融合、多个编码器-多个解码器的融合和一个编码器-多个解码器的融合.在中英翻译任务上进行实验,相对于基准系统,系统融合方法改进的机器翻译模型的机器双语互译评估(BLEU)值最终提升了0.59～3.01个百分点.实验结果表明,系统融合能有效地提升译文质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段湘煜	苏州大学计算机科学与技术学院	11	10	2.0	2.0
2	谭敏	苏州大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0
3	殷明明	苏州大学计算机科学与技术学院	3	0	0.0	0.0