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论 文 作 者： |
李治瑾，赖华*，文永华，高盛祥. |
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论 文 名 称： |
融合双向依存自注意力机制的神经机器翻译 |
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论文发表刊物： |
计算机应用 |
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论文发表时间： |
2022 |
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卷 号 页 码： |
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论 文 描 述： |
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收 录 情 况： |
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| 论 文 摘 要： |
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| 针对神经机器翻译中资源稀缺的问题,提出了一种基于双向依存自注意力机制(Bi-Dependencv)的依存句法知识融合方法。首先,利用外部解析器对源句子解析得到依存解析数据;然后,将依存解析数据转化为父词位置向量和子词权重矩阵;最后,将依存知识融合到Transformer编码器的多头注意力机制上。利用 Bi-Dependency,翻译模型可以同时对父词到子词、子词到父词两个方向的依存信息进行关注。双向翻译的实验结果表明,与Transforer模型相比,在富资源情况下,所提方法在汉-泰翻译上的BLEU值分别提升了1.07和0.86,在汉-英翻译上的BLEU值分别提升了0.79和0.68:在低资源情况下,所提方法在汉-泰翻译上的BLEU值分别提升了0.51和1.06,在汉-英翻译上的 BLEU值分别提升了1.04和0.40。可见Bi-Dependency为模型提供了更丰富的依存信息,能够有效提升翻译性能。 | |
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