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子字粒度切分在蒙汉神经机器翻译中的应用

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在蒙汉神经机器翻译任务中,由于语料稀少使得数据稀疏问题严重,极大影响了模型的翻译效果.本文对子字粒度切分技术在蒙汉神经机器翻译模型中的应用进行了研究.通过BPE算法将切分粒度控制在字符和词之间的子字粒度大小,将低频词切分成相对高频的子字片段,来缓解数据稀疏问题,从而在有限的数据和硬件资源条件下,更高效的提升模型的鲁棒性.实验表明,在两种网络模型中使用子字粒度切分技术,BLEU值分别提升了4.81和2.96,且随着语料的扩大,训练周期缩短效果也越显著.实验证明了,子字粒度切分技术有助于提高蒙汉神经机器翻译效果.

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来源
《第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会（CCL 2018）》|2018年|1-10|共10页
会议地点长沙
作者
Zhong Ren; 任众; Hongxu Hou; 侯宏旭; Yatu Ji; 吉亚图; Ziyu Wu; 武子玉; Tiangang Bai; 白天罡; Ying Lei; 雷颖;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类机器翻译;蒙古语;
关键词
神经机器翻译; 蒙古语; 汉语; 子字粒度切分;

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