融合单语语言模型的藏汉机器翻译方法研究

融合单语语言模型的藏汉机器翻译方法研究

论文摘要

由于藏汉平行语料匮乏,导致藏汉神经网络机器翻译效果欠佳,该文提出了一种将藏语单语语言模型融合到藏汉神经网络机器翻译的方法,首先利用神经网络实现藏语单语语言模型,然后使用Transformer实现藏汉神经网络机器翻译模型,最后将藏语单语语言模型融合到藏汉神经网络机器翻译中。实验表明,该方法能显著提升藏汉神经网络机器翻译质量。基线系统藏语到汉语的BLEU值为21.1,汉语到藏语的BLEU值为18.6,融合藏语单语语言模型后,藏语到汉语的BLEU值为24.5,汉语到藏语的BLEU值为23.3,比原有基线系统的BLEU值分别提高了3.4和4.7。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 总体框架和相关理论
  •   1.1 总体框架
  •   1.2 Transformer框架
  •   1.3 单语语言模型融合策略
  • 2 实验分析
  •   2.1 数据的来源(准备)
  •   2.2 实验
  •   2.3 分析
  • 3 总结与展望
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 慈祯嘉措,桑杰端珠,孙茂松,色差甲,周毛先

    关键词: 藏语,语言模型,机器翻译,融合,神经网络

    来源: 中文信息学报 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室,青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室,清华大学计算机系

    基金: 国家自然科学基金(61063033,61662061),国家重点研发计划(2017YFB1402200)

    分类号: TP391.2

    页码: 61-66

    总页数: 6

    文件大小: 637K

    下载量: 111

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