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面向机器的NMT英语翻译系统研究
文献摘要：
为克服传统NMT系统普适性差的缺陷,在面向人类用户的NMT模型和面向机器的NMT模型基础上,提出了一个面向机器的NMT多任务系统.系统根据奖励标准化策略衡量每个样本在训练过程中的重要性;同时为保证对候选翻译样本进行抽样时的平衡性,采用了Dropout算法提高模型灵敏性,从而避免陷入局部最优.通过仿真分析得出,所提奖励标准化机制训练模型的收敛速度更快,性能更优,扩展NMT系统准确率达到84.5％,明显高于单任务系统和通用NMT系统.
文献关键词：
英语翻译;神经机器翻译;面向机器模型;奖励机制;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
陈婷婷
作者机构：
西安思源学院教育学院,西安710048
文献出处：
引用格式：
[1]陈婷婷-.面向机器的NMT英语翻译系统研究)[J].信息技术,2022(12):69-72,79
A类：
英语翻译系统,提奖,面向机器模型
B类：
NMT,多任务,任务系统,奖励标准,标准化策略,训练过程,平衡性,Dropout,灵敏性,局部最优,标准化机制,训练模型,收敛速度,单任务,神经机器翻译,奖励机制
AB值：
0.294789
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