融合注意力机制与图卷积网络的机器翻译模型研究

王欣欣; 马发民

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融合注意力机制与图卷积网络的机器翻译模型研究

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当前世界文化交流越来越频繁，机器翻译技术功不可没。研究针对传统机器翻译存在的问题，对机器翻译模型进行改进，提出一种组合式翻译模型。该模型引入注意力机制与图卷积神经，针对图信息翻译进行优化。该模型还同时考虑了单词信息位置与句子翻译长度等因素，并利用IWSLT数据集与WMT14en-de数据集完成模型性能的验证。研究提出的模型在两种数据集的BLEU得分为44.9分与47.3分；翻译精度达到90.3%与94.1%;当句子长度在10至20词之间时，模型的BLEU得分为44.67分。实验结果表明，研究提出的模型具有较好的翻译性能，并且具有更广的翻译范围，为图信息翻译提供了新的研究思路。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2023年第11期|212-216|共5页
作者
王欣欣; 马发民;
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作者单位

商洛学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类翻译机;人工神经网络与计算;
关键词
注意力机制; 图卷积神经; 机器翻译; 编码;

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