基于神经网络迁移学习的蒙汉机器翻译方法

• 作者: 仁庆道尔吉 牛向华 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: 机器翻译 神经网络 迁移学习 字节对编码 未登录词
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 179-185
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6822字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.01.030

摘要

针对蒙汉神经机器翻译过程中出现严重未登录词的问题,利用字节编码技术对蒙汉平行语料进行预处理,实验结果表明字节对编码技术有效缓解了未登录词现象.同时,为缓解蒙汉平行语料不足问题,将迁移学习策略应用到在蒙汉神经机器翻译中,实验结果表明最终的翻译译文提高了1.6个BLEU值.另外,考虑到在神经机器翻译模型中的双语词向量的质量对最终的翻译译文质量有较大影响,将基于Word2vec预训练得到的词向量嵌入到蒙汉神经机器翻译模型中,实验结果表明译文提升了0.6个BLEU值.

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	牛向华	内蒙古工业大学信息工程学院	7	2	1.0	1.0
3	赵亚平	内蒙古工业大学信息工程学院	8	2	1.0	1.0
4	仁庆道尔吉	内蒙古工业大学信息工程学院	27	22	3.0	3.0