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基于RNN和CNN的蒙汉神经机器翻译研究 下载：62 浏览：428

包乌格德勒1，2 赵小兵2 《中文研究》 2018年2期

摘要:
该文探讨了基于RNN和CNN的蒙汉神经机器翻译模型，分别采用蒙古语的词模型、切分模型和子词模型作为翻译系统的输入信号，并与传统的基于短语的SMT进行了比较分析。实验结果表明，子词模型可以有效地提高RNN NMT和CNN NMT的翻译质量。同时实验结果也表明，基于RNN的蒙汉NMT模型的翻译性能已经超过传统的基于短语的蒙汉SMT模型。
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