典型文献
蒙汉神经机器翻译研究综述
文献摘要：
机器翻译是利用计算机将一种语言转换成另一种语言的过程,凭借着对语义的深度理解能力,神经机器翻译已经成为目前主流的机器翻译方法,在众多拥有大规模对齐语料的翻译任务上取得了令人瞩目的成就,然而对于一些低资源语言的翻译任务效果仍不理想.蒙汉机器翻译是目前国内主要的低资源机器翻译研究之一,蒙汉两种语言的翻译并不简单地是两种语言的相互转换,更是两个民族之间的交流,因此受到国内外的广泛关注.文中主要对蒙汉神经机器翻译的发展历程和研究现状进行阐述,随后选取了近年来蒙汉神经机器翻译研究的前沿方法,包括基于无监督学习和半监督学习的数据增强方法、强化学习方法、对抗学习方法、迁移学习方法和预训练模型辅助的神经机器翻译方法等,并对这些方法进行了简要介绍.
文献关键词：
蒙汉机器翻译;监督方法;半监督/无监督学习;强化学习;对抗学习;迁移学习;预训练模型
中图分类号：
作者姓名：
侯宏旭;孙硕;乌尼尔
作者机构：
内蒙古大学计算机学院 呼和浩特010021;蒙古文智能信息处理技术国家地方联合工程研究中心 呼和浩特010021;内蒙古自治区蒙古文信息处理技术重点实验室 呼和浩特010021
文献出处：
引用格式：
[1]侯宏旭;孙硕;乌尼尔-.蒙汉神经机器翻译研究综述)[J].计算机科学,2022(01):31-40
A类：
B类：
蒙汉神经机器翻译,翻译研究,利用计算机,语言转换,转换成,凭借着,深度理解,理解能力,翻译方法,对齐,语料,令人瞩目,低资源语言,任务效果,蒙汉机器翻译,内主,低资源机器翻译,相互转换,无监督学习,半监督学习,数据增强,增强方法,强化学习方法,对抗学习,迁移学习方法,预训练模型,模型辅助,监督方法
AB值：
0.276208
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