基于神经机器翻译的英语语法错误纠正方法分析

• 作者: 王蕊
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 关键词: 英语语法 神经机器翻译 错误纠正
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机应用|Computer Applications
• 页码范围: 57-60,74
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2021.08.013

摘要

本文基于神经机器翻译提出了英语语法错误纠正方法,并以实验进行了验证分析,结果表明,利用sampling解码策略的back-translation数据增强方法,提高了模型纠错性能;通过反向模型生成伪错误句子时,sampling解码策略效果更好;对抗训练有利于反向模型英语语法错误生成,保障了伪错误-纠正平行句对真实性,且推进了正向模型训练开展.总之,本文设计方法的效率与性能都实现了明显提高与优化.