基于神经网络迁移学习的蒙汉机器翻译方法

发布时间：2023-04-03 22:46

　　针对蒙汉神经机器翻译过程中出现严重未登录词的问题,利用字节编码技术对蒙汉平行语料进行预处理,实验结果表明字节对编码技术有效缓解了未登录词现象。同时,为缓解蒙汉平行语料不足问题,将迁移学习策略应用到在蒙汉神经机器翻译中,实验结果表明最终的翻译译文提高了1.6个BLEU值。另外,考虑到在神经机器翻译模型中的双语词向量的质量对最终的翻译译文质量有较大影响,将基于Word2vec预训练得到的词向量嵌入到蒙汉神经机器翻译模型中,实验结果表明译文提升了0.6个BLEU值。

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【文章目录】：
0 引 言
1 相关技术
    1.1 数据预处理
    1.2 迁移学习
    1.3 词向量
2 神经机器翻译系统
    2.1 神经机器翻译模型描述
    2.2 注意力机制模型描述
3 实 验
    3.1 实验设置
    3.2 实验结果
4 结 语



本文编号：3781287