典型文献
基于词典模型融合的神经机器翻译
文献摘要：
无监督神经机器翻译仅利用大量单语数据,无需平行数据就可以训练模型,但是很难在2种语系遥远的语言间建立联系.针对此问题,提出一种新的不使用平行句对的神经机器翻译训练方法,使用一个双语词典对单语数据进行替换,在2种语言之间建立联系,同时使用词嵌入融合初始化和双编码器融合训练2种方法强化2种语言在同一语义空间的对齐效果,以提高机器翻译系统的性能.实验表明,所提方法在中-英与英-中实验中比基线无监督翻译系统的BLEU值分别提高2.39和1.29,在英-俄和英-阿等单语实验中机器翻译效果也显著提高了.
文献关键词：
神经网络;神经机器翻译;词典;无监督
中图分类号：
作者姓名：
王煦;贾浩;季佰军;段湘煜
作者机构：
苏州大学自然语言处理实验室,江苏 苏州 215006
文献出处：
引用格式：
[1]王煦;贾浩;季佰军;段湘煜-.基于词典模型融合的神经机器翻译)[J].计算机工程与科学,2022(08):1481-1487
A类：
无监督神经机器翻译
B类：
模型融合,单语,训练模型,语系,遥远,建立联系,不使用,训练方法,一个双,双语词典,用词,词嵌入,初始化,编码器,融合训练,一语,语义空间,对齐,翻译系统,中比,比基,BLEU
AB值：
0.355103
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