英汉机器音译系统对比研究

高恩婷¹, 段湘煜^2,†()

1. 苏州科技大学电子与信息工程学院, 苏州 215009
2. 苏州大学计算机科学与技术学院, 苏州 215006

收稿日期:2016-07-29修回日期:2016-10-06出版日期:2016-11-28

基金资助:国家自然科学基金(61273319, 61373095)资助

A Comparative Study on English-Chinese Machine Transliteration

Enting GAO¹, Xiangyu DUAN^2,†()

1. School of Electronic and Information Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009
2. School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou 215006

Received:2016-07-29Revised:2016-10-06Published:2017-03-20

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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)

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摘要/Abstract

摘要： 针对机器音译的两种主要方法 —— 传统的基于统计的方法和目前流行的基于深度神经网络的方法, 分别使用两种典型系统进行研究。实验结果显示, 基于统计的方法和基于深度神经网络的方法取得的音译质量在评测指标上相当, 但在具体音译结果上各系统间呈现不一致的输出。使用系统融合的方法来实现各系统间的优势互补。实验结果显示, 系统融合的方法显著优于单系统的音译质量。
中图分类号:
-->TP391

引用本文

高恩婷, 段湘煜. 英汉机器音译系统对比研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2017, 53(2): 287-294.
Enting GAO, Xiangyu DUAN. A Comparative Study on English-Chinese Machine Transliteration[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2017, 53(2): 287-294.





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