基于补全信息的篇章级神经机器翻译
张培1 张旭2 熊德意1
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张培1 张旭2 熊德意1,. 基于补全信息的篇章级神经机器翻译[J]. 当代中文学刊,2020.12. DOI:.
摘要:
对于句子级别的神经机器翻译,由于不考虑句子所处的上下文信息,往往存在句子语义表示不完整的问题。该文通过依存句法分析,对篇章中的每句话提取有效信息,再将提取出的信息,补全到源端句子中,使得句子的语义表示更加完整。该文在汉语-英语语言对上进行了实验,并针对篇章语料稀少的问题,提出了在大规模句子级别的平行语料上的训练方法。相比于基准系统,该文提出的方法获得了1.47个BLEU值的提高。实验表明,基于补全信息的篇章级神经机器翻译,可以有效地解决句子级别神经机器翻译语义表示不完整的问题。
关键词: 神经机器翻译篇章补全
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