典型文献
融入语言差异化特征的汉越神经机器翻译译文质量估计
文献摘要：
译文质量估计是机器翻译领域中一个重要的子任务,该任务旨在不依靠参考译文的情况下对机器译文进行质量分析.当前,译文质量估计任务在汉英、英德机器翻译上有较好的表现,技术相对成熟.但是将模型应用到汉-越神经机器翻译中面临较多问题.尤其是译文质量估计模型在汉越平行数据中提取到的语言特征不能够充分地体现汉语与越南语之间的语言特点,加之汉语与越南语之间语序与句法结构也存在明显的差异.针对上述问题,本文采用统计对齐的方法对汉越之间结构差异进行建模,提取汉语与越南语之间的语言差异化特征,以提升汉越译文质量估计的效果.实验结果表明,融入语言差异化特征在汉-越和越-汉两个方向上较基线模型分别提升了0.52个百分点和0.35个百分点.
文献关键词：
质量估计;汉越平行数据;语言特点;差异化特征;汉-越神经机器翻译
中图分类号：
作者姓名：
邹翔;朱俊国;高盛祥;余正涛;杨福岸
作者机构：
昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明650500;昆明理工大学 云南省人工智能重点实验室,昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]邹翔;朱俊国;高盛祥;余正涛;杨福岸-.融入语言差异化特征的汉越神经机器翻译译文质量估计)[J].小型微型计算机系统,2022(07):1413-1418
A类：
汉越平行数据
B类：
语言差异,差异化特征,神经机器翻译,译文质量估计,子任务,不依,质量分析,汉英,英德,模型应用,取到,语言特征,越南语,语言特点,语序,句法结构,对齐,结构差异,基线模型,百分点
AB值：
0.207721
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