基于句法的统计机器翻译综述 被引量：13

1

作者 熊德意 刘群 林守勋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期28-39,共12页

本文对基于句法的统计机器翻译进行了综述。按照模型所基于的语法不同,将基于句法的统计机器翻译分为两大类:基于形式化语法和基于语言学语法。对这两个不同类别,我们分别介绍它们代表性的工作,包括模型的构建、训练和解码器的设计等,... 本文对基于句法的统计机器翻译进行了综述。按照模型所基于的语法不同,将基于句法的统计机器翻译分为两大类:基于形式化语法和基于语言学语法。对这两个不同类别,我们分别介绍它们代表性的工作,包括模型的构建、训练和解码器的设计等,并对比了各个模型的优点和缺点。最后我们对基于句法的统计机器翻译进行了总结,指出设计句法模型时要注意的问题,并对未来的发展趋势进行了预测。 展开更多

关键词 人工智能 机器翻译 统计机器翻译 基于句法的统计机器翻译 树到串 树到树 依存语法

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融合丰富语言知识的汉语统计句法分析 被引量：2

2

作者 熊德意 刘群 林守勋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2005年第3期61-66,共6页

知识获取一直以来是自然语言处理中的瓶颈,基于树库的统计句法分析也不例外。树库中潜在隐含的语言知识是非常丰富的,但它们并不是可以直接得到,往往需要特定的策略才能将它们融合到模型中。我们的汉语统计句法分析模型从3个方面融合潜... 知识获取一直以来是自然语言处理中的瓶颈,基于树库的统计句法分析也不例外。树库中潜在隐含的语言知识是非常丰富的,但它们并不是可以直接得到,往往需要特定的策略才能将它们融合到模型中。我们的汉语统计句法分析模型从3个方面融合潜在的丰富语言知识:1)重新标注树库中的非递归名词短语和非递归动词短语;2 )设计新的中心词映射表;3)引进上下文配置框架以更具体地描述二元依存结构。由于融合了以上三种潜在语言知识,模型的F1值提高了2 37% ,完全匹配正确率提高了5 36 %。 展开更多

关键词 人工智能 自然语言处理 统计句法分析 非递归短语 中心词映射表 上下文配置框架

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藏汉神经网络机器翻译研究 被引量：17

3

作者 李亚超 熊德意 +3 位作者 张民 江静 马宁 殷建民 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期103-109,共7页

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。该文在藏汉语对上进行了基于注意力的神经网络机器翻译的实验,并采用迁移学习方法缓解藏汉平行语料数量不足... 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。该文在藏汉语对上进行了基于注意力的神经网络机器翻译的实验,并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,提高了三个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。 展开更多

关键词 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

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2005统计机器翻译研讨班研究报告 被引量：10

4

作者 徐波 史晓东 +11 位作者 刘群 宗成庆 庞薇 陈振标 杨振东 魏玮 杜金华 陈毅东 刘洋 熊德意 侯宏旭 何中军 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2006年第5期1-9,共9页

2005年7月13日至15日,中国科学院自动化研究所、计算技术研究所和厦门大学计算机系联合举办了我国首届统计机器翻译研讨班。本文主要介绍本次研讨班参加单位的测试系统和实验结果,并给出相应的分析。测试结果表明,我国的统计机器翻译研... 2005年7月13日至15日,中国科学院自动化研究所、计算技术研究所和厦门大学计算机系联合举办了我国首届统计机器翻译研讨班。本文主要介绍本次研讨班参加单位的测试系统和实验结果,并给出相应的分析。测试结果表明,我国的统计机器翻译研究起步虽晚,但已有快速进展,参评系统在短期内得到了较好的翻译质量,与往年参加863评测的基于规则方法的系统相比性能虽还有差距,但差距已经不大。从目前国际统计机器翻译研究的现状和发展趋势来看,随着数据资源规模的不断扩大和计算机性能的迅速提高,统计机器翻译还有很大的发展空间。在未来几年内,在基于短语的主流统计翻译方法中融入句法、语义信息,必将成为机器翻译发展的趋势。 展开更多

关键词 人工智能 机器翻译 统计机器翻译 基于短语的翻译模型 机器翻译评测

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基于文本信息的股票指数预测 被引量：14

5

作者 董理 王中卿 熊德意 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期273-278,共6页

基于情感分析方法,对股票市场进行预测。将从社交媒体中抽取的文本信息(词信息、情感词信息和情感分类信息)与股票技术指标相结合,利用支持向量回归构建模型。通过实验与多种预测方法进行比较,结果表明该方法能够获得较为理想的预测结果。

关键词 股票预测 情感分析 支持向量回归(SVR)

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基于子字单元的神经机器翻译未登录词翻译分析 被引量：10

6

作者 韩冬 李军辉 +1 位作者 熊德意 周国栋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期74-79,119,共7页

神经机器翻译为机器翻译提供了一种全新的方法,在多对语言之间的翻译质量上,已超过了统计机器翻译,并逐渐成为当前机器翻译的主流方向。未登录词翻译是神经机器翻译的主要难点之一。为了消解未登录词,一种可行的方案是采用Byte Pair Enc... 神经机器翻译为机器翻译提供了一种全新的方法,在多对语言之间的翻译质量上,已超过了统计机器翻译,并逐渐成为当前机器翻译的主流方向。未登录词翻译是神经机器翻译的主要难点之一。为了消解未登录词,一种可行的方案是采用Byte Pair Encoding(BPE)方法。该方法在翻译前将原有的单词拆解为更小粒度的高频子字单元。该文主要探究BPE方法在中英神经机器翻译中的应用,分析BPE方法在多大程度上可以解决中英未登录词翻译缺失的问题。实验表明,与Baseline系统相比,BPE方法获得了1.02BLEU值的提升,对未登录词的翻译精准度达到了45%,与统计机器翻译系统翻译精准度相似。 展开更多

关键词 神经机器翻译 BPE编码 未登录词

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用预定义双语对增强神经机器翻译 被引量：5

7

作者 王涛 熊德意 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期36-43,共8页

将预先定义的双语对融入神经机器翻译(NMT)中一直是一项有较大应用场景,但具有挑战性的任务。受限于NMT的非离散特性以及逐词解码策略,想要在NMT中显式地融入外部双语对往往需要在解码期间修改集束搜索算法,或者对模型进行复杂修改。该... 将预先定义的双语对融入神经机器翻译(NMT)中一直是一项有较大应用场景,但具有挑战性的任务。受限于NMT的非离散特性以及逐词解码策略,想要在NMT中显式地融入外部双语对往往需要在解码期间修改集束搜索算法,或者对模型进行复杂修改。该文提出并探索了一种简单的将预先指定双语对融入NMT的方法,包括:(1)对训练数据进行适当的预处理,以添加有关预定义的双语信息;(2)使用部分共享的词向量以及额外向量增强信号,帮助模型区分预先指定的双语对和其他翻译文本。在多个语种上的实验和分析表明,该方法可以极大提高预定义短语被成功翻译的概率,达到接近99%(中英的基准是73.8%)的效果。 展开更多

关键词 神经机器翻译 预定义双语对

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神经机器翻译综述 被引量：113

8

作者 李亚超 熊德意 张民 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期2734-2755,共22页

机器翻译研究将源语言所表达的语义自动转换为目标语言的相同语义,是人工智能和自然语言处理的重要研究内容.近年来,基于序列到序列模型(Sequence-to-Sequence Model)形成一种新的机器翻译方法:神经机器翻译(Neural Machine Translation... 机器翻译研究将源语言所表达的语义自动转换为目标语言的相同语义,是人工智能和自然语言处理的重要研究内容.近年来,基于序列到序列模型(Sequence-to-Sequence Model)形成一种新的机器翻译方法:神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT),它完全采用神经网络完成源语言到目标语言的翻译过程,成为一种极具潜力全新的机器翻译模型.神经机器翻译经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果,在多数语言对上逐渐超过了统计机器翻译方法.该文首先介绍了经典神经机器翻译模型及存在的问题与挑战;然后简单概括神经机器翻译中常用的神经网络;之后按照经典神经机器翻译模型、基础共性问题、新模型、新架构等分类体系详细介绍了相关研究进展;接着简单介绍基于神经网络的机器翻译评测方法;最后展望未来研究方向和发展趋势,并对该文做出总结. 展开更多

关键词 机器翻译 神经机器翻译 注意力机制 循环神经网络 序列到序列模型 机器翻译评测

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汽车验证电控系统中的测试用例自动生成方法

9

作者 李占旗 吴新维 +3 位作者 张蕾 刘全周 谢辉 熊德意 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第12期63-70,共8页

随着“软件定义汽车”的发展,汽车软件功能的复杂性和快速开发需求对电控系统验证提出了更高的要求。当前,电控系统软件功能的测试流程图开发主要依赖人工方式,效率低且存在人为因素影响。文中详细描述了汽车验证电控系统中的测试用例... 随着“软件定义汽车”的发展,汽车软件功能的复杂性和快速开发需求对电控系统验证提出了更高的要求。当前,电控系统软件功能的测试流程图开发主要依赖人工方式,效率低且存在人为因素影响。文中详细描述了汽车验证电控系统中的测试用例自动生成任务及其面临的挑战,并提出了一种基于大语言模型(LLM)的自动生成测试流程图方法,以提高开发效率并减少人力成本。该方法包括构建领域任务数据集和选择合适场景的大模型应用路线。在实验中探讨了基于传统语言模型微调和大语言模型API适配两种技术路线的优劣,并通过实验验证了不同的大模型API在测试用例生成任务上的表现,以及提示工程技术对大模型API的提升效果。提出了一种高效的自动生成汽车测试流程图的方法,展示了大语言模型在提升汽车软件测试效率中的潜力。 展开更多

关键词 汽车领域应用 大语言模型 提示工程

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中文词法分析与句法分析融合策略研究 被引量：13

10

作者 米海涛 熊德意 刘群 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期10-17,共8页

利用外部资源是提升句法分析性能的一种有效方法。本文利用中文词法分析器这一外部资源,提出了一种通用转换方法将中文词法分析器与句法分析器有机地融合在一起。通过基于转换的错误驱动学习和条件随机场解决不同切词、词性标注标准间... 利用外部资源是提升句法分析性能的一种有效方法。本文利用中文词法分析器这一外部资源,提出了一种通用转换方法将中文词法分析器与句法分析器有机地融合在一起。通过基于转换的错误驱动学习和条件随机场解决不同切词、词性标注标准间的转换问题。在句法分析方面,本文提出了多子模型句法分析器,将中心词驱动模型和结构上下文模型有效结合在一起。融合后的中文句法分析性能在宾州中文树库1.0版①测试集上F1值达到了82.5%的最好水平。 展开更多

关键词 计算机应用 中文信息处理 中文句法分析 中文词法分析 融合策略 基于转换的错误驱动学习 条件随机场

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融入软掩码机制增强数值表示的表格-文本混合问答

11

作者 张腾勋 许鸿飞 +2 位作者 约瑟夫·范·吉纳比斯 熊德意 昝红英 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第6期1292-1300,共9页

表格-文本混合问答需要从异质数据中进行数值推理得到答案,当前的研究将问题、表格、文本拼接作为输入,但其中包含太多不相关的数值和文本会降低模型的性能.使用硬掩码机制将噪音去除以增强正确的数值表示会产生错误传播问题,本文提出... 表格-文本混合问答需要从异质数据中进行数值推理得到答案,当前的研究将问题、表格、文本拼接作为输入,但其中包含太多不相关的数值和文本会降低模型的性能.使用硬掩码机制将噪音去除以增强正确的数值表示会产生错误传播问题,本文提出一种新的软掩码机制对原始输入表示进行缩放,从而增强正确的数值表示,同时减轻错误传播问题,并且该机制可以灵活地运用到各种模型以及任务中.本文在FinQA、ConvFinQA和MultiHiertt数据集上进行实验,结果表明通过软掩码机制增强数值表示可显著提升模型的性能(+1.27/+1.65Exe/Prog Acc、+3.09/+2.96Exe/Prog Acc和+5.29/+3.45EM/F1).本文还通过消融实验分析软掩码相对于硬掩码的优势,以及不同软掩码向量的影响,并讨论了当前表格-文本混合问答的局限性与未来方向. 展开更多

关键词 自然语言处理 表格-文本问答 软掩码 数值推理

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基于双语合成语义的翻译相似度模型 被引量：3

12

作者 王超超 熊德意 张民 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期335-341,共7页

提出基于双语合成语义的翻译相似度模型,通过在翻译过程中引入双语语义相似度特征提高翻译性能。首先利用分布式方法分别在源端和目标端获取短语的单语合成语义向量,然后利用神经网络将它们映射到同一语义空间,获得双语合成语义向量。... 提出基于双语合成语义的翻译相似度模型,通过在翻译过程中引入双语语义相似度特征提高翻译性能。首先利用分布式方法分别在源端和目标端获取短语的单语合成语义向量,然后利用神经网络将它们映射到同一语义空间,获得双语合成语义向量。在该语义空间,计算源语言短语和对应的目标语言短语之间基于合成语义向量的翻译相似度,将其作为一个新特征加入解码器。在汉英翻译NIST06和NIST08测试数据集上,相较于基准系统,基于双语合成语义的翻译相似度模型获得0.56和0.42 BLEU值的显著性提高。 展开更多

关键词 语义合成 机器翻译 分布式表示 神经网络

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基于数据扩充的翻译记忆库与神经机器翻译融合方法 被引量：6

13

作者 曹骞 熊德意 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期36-43,共8页

神经机器翻译是目前机器翻译领域的主流方法,而翻译记忆是一种帮助专业翻译人员避免重复翻译的工具,其保留之前完成的翻译句对并存储在翻译记忆库中,进而在之后的翻译过程中通过检索去重用这些翻译。该文基于数据扩充提出两种将翻译记... 神经机器翻译是目前机器翻译领域的主流方法,而翻译记忆是一种帮助专业翻译人员避免重复翻译的工具,其保留之前完成的翻译句对并存储在翻译记忆库中,进而在之后的翻译过程中通过检索去重用这些翻译。该文基于数据扩充提出两种将翻译记忆与神经机器翻译相结合的方法:(1)直接拼接翻译记忆在源语句后面;(2)通过标签向量拼接翻译记忆。该文在中英与英德数据集上进行了实验,实验表明,该方法可以使翻译性能获得显著提升。 展开更多

关键词 神经机器翻译 翻译记忆 数据扩充

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基于数据增强技术的神经机器翻译 被引量：21

14

作者 蔡子龙 杨明明 熊德意 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期30-36,共7页

神经机器翻译是目前机器翻译领域最热门的研究方法。和统计机器翻译相比,神经机器翻译在语料丰富的语种上可以取得非常好的结果,但是在资源比较稀缺的语种上表现一般。该文利用数据增强技术对资源贫乏语种的训练数据进行扩充,以此增强... 神经机器翻译是目前机器翻译领域最热门的研究方法。和统计机器翻译相比,神经机器翻译在语料丰富的语种上可以取得非常好的结果,但是在资源比较稀缺的语种上表现一般。该文利用数据增强技术对资源贫乏语种的训练数据进行扩充,以此增强神经机器翻译的泛化能力。该文在藏汉、汉英两种语言对上进行了实验,当训练数据规模只有10万平行句对时,相较于基准系统,在两种语言对上均获得了4个BLEU值的提高。实验表明,数据增强技术可以有效地解决神经机器翻译因为训练数据太少而导致的泛化能力不足问题。 展开更多

关键词 神经机器翻译 数据增强技术 泛化

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基于选择偏向性的统计机器翻译模型 被引量：6

15

作者 唐海庆 熊德意 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期127-133,共7页

针对基于短语的统计机器翻译使用有限的语义知识,导致长距离的动宾短语对翻译质量不高的问题,提出基于动词选择偏向性的翻译模型,引入动词对宾语的语义约束信息,为动词找到合适的宾语翻译。首先使用条件概率方法,训练动词对宾语的选择... 针对基于短语的统计机器翻译使用有限的语义知识,导致长距离的动宾短语对翻译质量不高的问题,提出基于动词选择偏向性的翻译模型,引入动词对宾语的语义约束信息,为动词找到合适的宾语翻译。首先使用条件概率方法,训练动词对宾语的选择偏向性,然后将选择偏向性作为一个新特征,集成到基于短语的翻译系统中。在大规模测试数据集上完成汉语到英语的翻译,实验结果表明,基于选择偏向性的翻译模型能够很好地捕获长距离的语义依赖关系,从而提高译文质量。 展开更多

关键词 语义知识 选择偏向性 语义约束 语义依赖

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融入汉字字形特征的中英神经机器翻译模型 被引量：7

16

作者 蔡子龙 熊德意 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期75-81,共7页

神经机器翻译技术是目前机器翻译应用中取得效果最好的方法。将外部语言学知识如单词词性、依存句法标签引入神经机器翻译系统以提高翻译性能已经被很多学者证明是一种行之有效的途径。相较于其他表音文字,汉字是一种形声字,其构造方法... 神经机器翻译技术是目前机器翻译应用中取得效果最好的方法。将外部语言学知识如单词词性、依存句法标签引入神经机器翻译系统以提高翻译性能已经被很多学者证明是一种行之有效的途径。相较于其他表音文字,汉字是一种形声字,其构造方法具有一半表音、一半表意的特殊结构,这种特殊的构造法使得汉字含有丰富的语义、语音和句法信息。该文在Marta R等工作的基础上,提出了一种新的将字形特征融入端到端模型的方法,并将之应用于中文到英文的翻译上。与基准系统相比,该方法在NIST评测集上获得平均1.1个点的显著提升,有效地证明了汉字字形特征可以对神经机器翻译模型起到促进作用。 展开更多

关键词 神经机器翻译 汉字字形特征 端到端模型

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训练语料的不同利用方式对神经机器翻译模型的影响 被引量：4

17

作者 邝少辉 熊德意 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期53-59,67,共8页

神经机器翻译(NMT)是近两年刚出现的一种新型机器翻译方法,是一种端到端的翻译模型。目前,影响NMT模型效果的因素有很多,其一,当训练语料规模较大时,梯度下降更新方法会对机器的内存要求很高,因此大多研究工作中采用随机梯度下降(SGD)... 神经机器翻译(NMT)是近两年刚出现的一种新型机器翻译方法,是一种端到端的翻译模型。目前,影响NMT模型效果的因素有很多,其一,当训练语料规模较大时,梯度下降更新方法会对机器的内存要求很高,因此大多研究工作中采用随机梯度下降(SGD)的方法来更新模型的训练参数,即每输入一定数量(批:batch)的训练样例,就利用局部的训练样例更新一次模型参数;其二,参数dropout可以防止系统训练时出现过拟合,提高系统泛化能力;其三,数据打乱(shuffle)也对翻译结果有着重要影响。因此,该文的研究内容主要是探索批、dropout和打乱这三个因素在训练神经机器翻译模型中对模型翻译质量的影响,并得出以下三条结论:一是批的大小将影响神经机器翻译(NMT)模型的收敛速度,二是dropout可以提升神经机器翻译模型的性能,三是数据打乱可以在一定程度上提升神经机器翻译(NMT)系统的翻译质量。 展开更多

关键词 神经机器翻译 批 DROPOUT 数据打乱

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融入规则信息的神经机器翻译 被引量：3

18

作者 秦文杰 熊德意 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期185-191,共7页

为了将统计机器翻译技术中的规则信息引入到端到端的神经网络模型中,提出了一种将规则信息转化为近似等价的序列信息的方法.在此基础上,提出了两种融入规则信息的神经机器翻译模型,并在基于注意力机制的循环神经网络(RNN)模型上进行了验... 为了将统计机器翻译技术中的规则信息引入到端到端的神经网络模型中,提出了一种将规则信息转化为近似等价的序列信息的方法.在此基础上,提出了两种融入规则信息的神经机器翻译模型,并在基于注意力机制的循环神经网络(RNN)模型上进行了验证.相对于未融入规则信息的基准模型在美国国家标准与技术研究院(NIST)评测集上的评测结果,上述两种模型的双语互译评估(BLEU)值均有所提高.实验表明,将规则等外部知识融入到神经机器翻译系统中是提升模型翻译质量的一种有效途径. 展开更多

关键词 神经机器翻译 规则信息 融合

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利用协同训练提高神经机器翻译系统的翻译性能 被引量：2

19

作者 黄佳跃 熊德意 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期176-183,共8页

如何改善神经机器翻译模型的翻译性能一直是学术界研究的热门课题,特别是在低资源语种的翻译任务上,如何提高原有平行语料训练出来的翻译模型的翻译质量是一个迫切需要解决的问题.为此,对传统的统计机器翻译任务上使用的协同训练方法进... 如何改善神经机器翻译模型的翻译性能一直是学术界研究的热门课题,特别是在低资源语种的翻译任务上,如何提高原有平行语料训练出来的翻译模型的翻译质量是一个迫切需要解决的问题.为此,对传统的统计机器翻译任务上使用的协同训练方法进行优化,进一步提出新的协同训练方法,并应用于神经机器翻译任务中,改善原有神经机器翻译模型的翻译质量.实验表明神经机器翻译中使用协同训练的方法能显著提高翻译质量,在语料数量稀少(低资源语料)的情况下提升效果更为显著. 展开更多

关键词 神经机器翻译 协同训练 半监督学习

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基于补全信息的篇章级神经机器翻译 被引量：2

20

作者 张培 张旭 熊德意 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2020年第7期60-67,共8页

对于句子级别的神经机器翻译,由于不考虑句子所处的上下文信息,往往存在句子语义表示不完整的问题。该文通过依存句法分析,对篇章中的每句话提取有效信息,再将提取出的信息,补全到源端句子中,使得句子的语义表示更加完整。该文在汉语-... 对于句子级别的神经机器翻译,由于不考虑句子所处的上下文信息,往往存在句子语义表示不完整的问题。该文通过依存句法分析,对篇章中的每句话提取有效信息,再将提取出的信息,补全到源端句子中,使得句子的语义表示更加完整。该文在汉语-英语语言对上进行了实验,并针对篇章语料稀少的问题,提出了在大规模句子级别的平行语料上的训练方法。相比于基准系统,该文提出的方法获得了1.47个BLEU值的提高。实验表明,基于补全信息的篇章级神经机器翻译,可以有效地解决句子级别神经机器翻译语义表示不完整的问题。 展开更多

关键词 神经机器翻译 篇章 补全

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