【摘 要】
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近年来,基于神经网络的机器翻译取得了快速发展,然而由于它需要大规模的平行语料库,所以对于资源稀缺的小语种的翻译往往显得效果不佳.在分析编码解码框架和注意力机制的基础
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海交通大学上海嵩恒信息内容分析技术联合实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772337,61472248)
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近年来,基于神经网络的机器翻译取得了快速发展,然而由于它需要大规模的平行语料库,所以对于资源稀缺的小语种的翻译往往显得效果不佳.在分析编码解码框架和注意力机制的基础上,基于对偶学习的思想,提出了一种面向小语种翻译的半监督神经网络模型.该模型利用较大的单语语料库与少量平行语料库来实现小语种翻译.实验结果表明,当平行语料资源不足以训练一个普通神经网络模型时,使用半监督网络模型能够取得较好的结果,但所采用的半监督学习模型对单语语料库的数量要求非常高,要达到一定数量级才能达到良好效果.
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