融合短语知识的神经机器翻译方法

• 作者: 刘璐 叶娜 张学强
• 来源期刊: 中文信息
• 学科: 工学
• 关键词: 神经机器翻译 短语知识 句法分析
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 科技信息
• 页码范围: 200-201
• 页数: 2页
• 分类号: TP391
• 字数: 3485字
• 语种: 中文

摘要

神经机器翻译是直接利用神经网络实现源语言文本到目标语言文本映射的一种机器翻译方法,翻译过程中不再需要人工设计特征.但神经机器翻译研究单元以词为基础,导致神经机器翻译的翻译模型对短语建模不充分.针对以上问题,本文提出融合短语知识的方法,利用传统机器翻译训练所得的短语表和句法分析结果,对翻译文本进行短语对抽取,将抽取的目标语言短语以后缀的形式添加到源语言端末尾.通过改变翻译语料的知识表示方式,使编码产生的句向量中包含更多有利于生成正确译文的信息,从而提升最终的翻译效果.实验结果表明,本文提出的方法相较于基线系统,BLEU值得到了提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶娜	沈阳航空航天大学人机智能研究中心	19	103	4.0	9.0
2	刘璐	沈阳航空航天大学人机智能研究中心	7	40	4.0	6.0
3	张学强	沈阳航空航天大学人机智能研究中心	2	1	1.0	1.0