面向维汉机器翻译的层次化多特征融合模型

• 作者: 李晓 杨雅婷 潘一荣 董瑞
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 文学
• 关键词: 维汉机器翻译 形态复杂性 层次化融合 语法特征 附加信息
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 低资源语言处理
• 页码范围: 206-212
• 页数: 7页
• 分类号: H085
• 字数: 4919字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201909003

摘要

针对维汉机器翻译中存在的维吾尔语(下文简称维语)形态复杂性和数据稀疏性问题,提出了一种层次化融合多个维语语法特征的神经网络机器翻译模型.该模型采用4种特征(词干、词性、词缀、词缀形态)作为源端语言附加信息,用于辅助单一词汇形式表示的维语语句;同时引入层次化多特征融合的神经网络结构,用于分层处理维语的词干级和词缀级特征,以增强机器翻译系统对维语的句法结构和语义知识的学习能力,从而提高维汉机器翻译质量.在维汉公开数据集上的实验结果表明,所提出的层次化多特征融合模型可以有效提高维汉机器翻译系统性能,其双语互译评估(BLEU)值和字符匹配度(ChrF3)值均有明显提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓	中国科学院新疆理化技术研究所	192	3933	35.0	55.0
7	杨雅婷	中国科学院新疆理化技术研究所	26	79	6.0	8.0
19	潘一荣	中国科学院新疆理化技术研究所	2	0	0.0	0.0