基于神经网络的英文机辅翻译预调序模型研究

发布时间：2018-06-09 21:37

  本文选题：神经网络 + 统计机器翻译　； 参考：《现代电子技术》2017年22期

【摘要】：长距离调序由于缺少有效的描述而成为英语统计机器翻译的一大挑战。针对长距离调序的可能途径:预调序,提出了一种基于神经网络的英文机辅翻译预调序模型。该模型在线性排序框架下结合神经网络建模,可以从大量样本数据中抽取句法和语义等有用信息,以预测不同语言的语序差异。最后在中文到英文的翻译机器和英文到中文的翻译机器上对该模型进行了实验。实验结果表明,该模型提高了系统性能,具有有效性。
[Abstract]:Long distance ordering has become a major challenge in English statistical machine translation due to the lack of effective description. In this paper, a preorder model based on neural network for English computer-aided translation is proposed. This model can extract useful information such as syntax and semantics from a large number of sample data in order to predict the difference of word order in different languages. Finally, the model is tested on Chinese-English translation machines and English-to-Chinese translation machines. The experimental results show that the model improves the system performance and is effective.
【作者单位】： 右江民族医学院外语系;广西科技大学外国语学院;右江民族医学院基础医学院;
【基金】：广西高校中青年教师基础能力提升项目(2017KY0505;KY2016YB240) 新世纪广西高等教育教学改革工程项目(2014GJA196) 广西高校科研重点项目(ZD2014104)
【分类号】：H085;TP183

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本文编号：2000913