基于编码器-解码器重构框架的蒙汉神经机器翻译

• 作者: 仁庆道尔吉 孙晓骞 王宇飞 苏依拉 赵亚平
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 蒙汉机器翻译 端到端 重构器 过译漏译
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 150-155,163
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4635字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.04.025

摘要

近年来,端到端的神经机器翻译方法由于翻译准确率高,模型结构简单等优点已经成为机器翻译研究的重点,但其依然存在一个主要的缺点,该模型倾向于反复翻译某些源词,而错误地忽略掉部分词.针对这种情况,采用在端到端模型的基础上添加重构器的方法.首先利用Word2 vec技术对蒙汉双语数据集进行向量化表示,然后预训练端到端的蒙汉神经机器翻译模型,最后对基于编码器-解码器重构框架的蒙汉神经机器翻译模型进行训练.将基于注意力机制的蒙汉神经机器翻译模型作为基线系统.实验结果表明,该框架显著提高了蒙汉机器翻译的充分性,比传统的基于注意力机制的蒙汉机器翻译模型具有更好的翻译效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏依拉	内蒙古工业大学信息工程学院	65	139	6.0	9.0
2	赵亚平	内蒙古工业大学信息工程学院	8	2	1.0	1.0
3	仁庆道尔吉	内蒙古工业大学信息工程学院	27	22	3.0	3.0
4	王宇飞	内蒙古工业大学信息工程学院	3	0	0.0	0.0
5	孙晓骞	内蒙古工业大学信息工程学院	3	0	0.0	0.0