摘要神经机器翻译技术是目前机器翻译应用中取得效果最好的方法。将外部语言学知识如单词词性、依存句法标签引入神经机器翻译系统以提高翻译性能已经被很多****证明是一种行之有效的途径。相较于其他表音文字,汉字是一种形声字,其构造方法具有一半表音、一半表意的特殊结构,这种特殊的构造法使得汉字含有丰富的语义、语音和句法信息。该文在Marta R等工作的基础上,提出了一种新的将字形特征融入端到端模型的方法,并将之应用于中文到英文的翻译上。与基准系统相比,该方法在NIST评测集上获得平均1.1个点的显著提升,有效地证明了汉字字形特征可以对神经机器翻译模型起到促进作用。
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融入汉字字形特征的中英神经机器翻译模型
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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