【摘 要】
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利用神经机器翻译进行维吾尔语到汉语的翻译时,维吾尔语中的代词不区分性别,给翻译模型在汉语端使用正确的代词带来了挑战.另外,由于训练数据集中不同性别的代词使用频率差异
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1002103),国家自然科学基金(61732005)。
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利用神经机器翻译进行维吾尔语到汉语的翻译时,维吾尔语中的代词不区分性别,给翻译模型在汉语端使用正确的代词带来了挑战.另外,由于训练数据集中不同性别的代词使用频率差异明显,神经机器翻译倾向于输出阳性代词而不是更恰当的代词.基于此,利用汉语单语语料构造伪平行数据以扩展原训练集,缓解训练集本身的代词不平衡问题;并分别引入性别标记和翻译、性别预测联合建模两种方法,将代词性别预测显式地融入神经机器翻译的训练过程.在多个维汉翻译测试集上进行实验验证,结果表明该方法相对于基线系统,在不影响翻译质量的情况下缓解了翻译输出
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