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论 文 作 者： |
于志强,余正涛,黄于欣,郭军军,线岩团 |
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论 文 名 称： |
基于多策略原型生成的低资源神经机器翻译 |
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论文发表刊物： |
Journal of Software 软件学报（2017） |
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论文发表时间： |
2023 |
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卷 号 页 码： |
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论 文 描 述： |
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收 录 情 况： |
EI Indexed |
| 论 文 摘 要： |
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| 资源丰富场景下,利用相似性翻译作为目标端原型序列,能够有效提升神经机器翻译的性能,然而在低资源场景下,由于平行语料资源匮乏,导致不能匹配得到原型序列或序列质量不佳,针对此问题,提出一种基于多种策略进行原型生成的方法,首先结合利用关键词匹配和分布式表示匹配检索原型序列,如未能获得匹配,则利用伪原型生成方法产生可用的伪原型序列,其次,为有效地利用原型序列,对传统的编码器-解码器框架进行改进,编码端使用额外的编码器接收原型序列输入:解码端在利用门控机制控制信息流动的同时,使用改进的损失函数减少低质量原型序列对模型的影响,多个数据集上的实验结果表明,相比基线模型,所提出的方法能够有效提升低资源场景下的机器翻译性能。 | |
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