藏汉神经网络机器翻译研究
神经网络机器翻译是最近几年提出的机器翻译方法,在多数语言对上逐渐超过了统计机器翻译方法,成为当前机器翻译研究前沿热点.该文实验了基于注意力的藏汉神经网络机器翻译,采用迁移学习方法缓解藏汉平行语料数量不足问题.实验结果显示,该文提出的迁移学习方法简单有效,相比短语统计机器翻译方法,提高了3个BLEU值.从译文分析中可以看出藏汉神经网络机器翻译的译文比较流畅,远距离调序能力较强,同时也存在过度翻译、翻译不充分、翻译忠实度较低等神经网络机器翻译的共同不足之处.
藏语 神经网络机器翻译 注意力机制 循环神经网络 迁移学习
李亚超 熊德意 张民 江静 马宁 殷建民
甘肃省民族语言智能处理重点实验室(西北民族大学),甘肃 兰州 730030;苏州大学 计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215000 苏州大学 计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215000 甘肃省民族语言智能处理重点实验室(西北民族大学),甘肃 兰州 730030 潍坊北大青鸟华光照排有限公司,山东 潍坊 261000
国内会议
第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会
南京
中文
1-9
2017-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）