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基于DNN與規則學(xué)習的機器翻譯算法研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

西安交通大學(xué)城市學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP391.2

基金項目:

陜西省教育廳專(zhuān)項科研計劃項目 No.18JK1012


Research on machine translation algorithm based on DNN and rule learning
Author:
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    摘要:

    通過(guò)以目標信息為指導的卷積體系總結相關(guān)源信息,提出了一種系統的處理語(yǔ)言方法。利用在解碼過(guò)程中使用不同的引導信號,經(jīng)過(guò)特殊設計的卷積+門(mén)控體系結構可以查明與預測目標單詞相關(guān)的源句子部分,并將其與整個(gè)源句子的上下文融合在一起形成統一表示形式。研究結果表明,模型將表示形式與目標語(yǔ)言單詞一起饋入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(DNN),形成更強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )聯(lián)合模型(NNJM)。通過(guò)兩個(gè)NIST漢英翻譯任務(wù)的實(shí)驗驗證,在相同設置下,tagCNN和inCNN在Dep2Str基線(xiàn)上的改善幅度分別為+1.28,+1.75 BLEU,所提出的模型分別優(yōu)于NIST MT04和MT05的平均值+0.36,+0.83 BLEU,比傳統DNN機器翻譯平均提高了+1.08 BLEU點(diǎn)。模型為統計機器翻譯研究提供了新思路。

    Abstract:

    Based on the convolution system guided by the target information, this paper summarizes the relevant source information and proposes a systematic processing language method. By using different guide signals in the decoding process, the specially designed convolution + gating architecture can identify the source sentence part related to the predicted target word, and fuse it with the context of the whole source sentence to form a unified representation. The results show that the model feeds the representation and the target language words into DNN to form a stronger neural network joint model (NNJM). The experimental results of two NIST Chinese-English translation tasks show that under the same settings, the improvement of tagCNN and inCNN on the Dep2str baseline is + 1.28 and + 1.75 BLEU, respectively. The proposed model is superior to the average of NIST MT04 and MT05 + 0.36 and + 0.83 BLEU, respectively, which is + 1.08 BLEU higher than the traditional DNN machine translation. The model provides a new way for statistical machine translation research.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

陶媛媛,陶丹.基于DNN與規則學(xué)習的機器翻譯算法研究計算機測量與控制[J].,2021,29(1):150-153.

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歷史
  • 收稿日期:2020-05-17
  • 最后修改日期:2020-06-04
  • 錄用日期:2020-06-04
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2021-01-22
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