基于深度可分离卷积的汉越神经机器翻译

• 作者: 余正涛 徐毓 文永华 赖华 高盛祥
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 汉越神经机器翻译 数据稀疏 粒度 深度可分离卷积
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 低资源语言处理
• 页码范围: 220-224
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4211字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201908038

摘要

在汉越神经机器翻译中,由于汉越平行语料稀少,使得数据稀疏问题十分严重,极大地影响了模型的翻译效果.为了提升数据稀疏情况下的汉越神经机器翻译性能,提出一种基于深度可分离卷积的汉越神经机器翻译方法.该方法根据越南语的语言特点,将越南语切分为词、音节、字符、子词4种不同的粒度并利用深度可分离卷积改进神经机器翻译模型,通过增加深度可分离卷积神经网络,对模型输入的不同粒度序列进行卷积运算,提取更多的特征数据,相比传统卷积降低了模型的理论计算量.实验结果表明,该方法在越南语4种不同翻译粒度上均取得最佳效果,一定程度上提升了汉越神经机器翻译性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赖华	昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省人工智能重点实验室	33	108	6.0	9.0
2	余正涛	昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省人工智能重点实验室	122	877	17.0	24.0
3	高盛祥	昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省人工智能重点实验室	21	77	4.0	8.0
4	文永华	昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省人工智能重点实验室	7	11	1.0	3.0
5	徐毓	昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省人工智能重点实验室	1	0	0.0	0.0