低资源场景下印尼语-汉语机器翻译模型对比分析研究

发布时间：2021-02-19 05:36

　　低资源场景下神经机器翻译模型的翻译效果通常不如大规模训练数据下的模型翻译效果好。针对这个问题,选取RNN-based和Transformer-based两个主流神经机器翻译模型进行研究,探究在印尼语到汉语翻译在低资源场景下的机器翻译效果,并通过实验分析和案例分析,给出两种模型在印尼语到汉语低资源场景下翻译的适应性分析。 

【文章来源】：湖南工业大学学报. 2020,34(03)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

模型在不同长度句子上的BLEU值比较分析


本文编号：3040675