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基于补全信息的篇章级神经机器翻译
DOI
:
,
PDF
下载:
40
浏览: 404
作者
:
张培1
;
张旭2
;
熊德意1
;
作者单位
:
1.苏州大学计算机科学与技术学院;2.搜狗AI交互中心
;
关键词
:
神经机器翻译
;
篇章
;
补全
;
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。
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