基于翻译质量估计的神经网络译文自动后编辑

谭亦鸣, 王明文^†, 李茂西

江西师范大学计算机信息工程学院, 南昌 330022

收稿日期:2017-06-05修回日期:2017-09-03出版日期:2018-03-20

基金资助:国家自然科学基金(61662031, 61462044, 61462045)资助

Neural Post-Editing Based on Machine Translation Quality Estimation

TAN Yiming, WANG Mingwen^†, LI Maoxi

School of Computer Information Engineering, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022

Received:2017-06-05Revised:2017-09-03Published:2018-03-20

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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： 针对译文后编辑中的过度修正问题, 提出利用神经网络自动后编辑方法, 训练专门用于提供少量复合编辑修正和单一编辑类型修正的神经网络后编辑模型。在此基础上, 通过建立一个基于翻译质量估计的译文筛选算法, 将提出的模型与常规的神经网络自动后编辑模型进行联合。在WMT16自动后编辑任务测试集上的实验结果表明, 与基准系统相比, 所提方法显著提高了机器译文的翻译质量, 实验分析也表明该方法能有效地处理过度修正造成的译文质量下降问题。
中图分类号:
-->TP391

引用本文

谭亦鸣, 王明文, 李茂西. 基于翻译质量估计的神经网络译文自动后编辑[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2018, 54(2): 255-261.
TAN Yiming, WANG Mingwen, LI Maoxi. Neural Post-Editing Based on Machine Translation Quality Estimation[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2018, 54(2): 255-261.





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