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摘要:
神经网络机器翻译已经成为机器翻译研发的主流技术,但是大多数低资源语言仍然没法研发可使用的机器翻译系统.研究人员为了克服数据不足问题,提出了反向翻译、知识蒸馏、模型平均等多种辅助提高翻译模型性能的方法.虽然,这些方法单独使用能带来一定的提升,但是集成多种策略后的效果仍不明确.本文以全国机器翻译大会的维汉机器翻译评测任务目标,对多种策略分别进行实验,然后集成多种策略所得到的翻译模型实现了性能得到显著提升的维汉翻译系统.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 集成多种策略模型的维汉神经网络机器翻译系统
来源期刊 现代计算机 学科
关键词 反向翻译 伪造数据 知识蒸馏 模型平均
年,卷(期) 2021,(21) 所属期刊栏目 研究与开发|Research and Development
研究方向 页码范围 41-46
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-1423.2021.21.007
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
反向翻译
伪造数据
知识蒸馏
模型平均
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机
旬刊
1007-1423
44-1415/TP
16开
广东省广州市
46-121
1984
chi
出版文献量(篇)
11312
总下载数(次)
39
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