【摘 要】
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针对维汉机器翻译中存在的维吾尔语(下文简称维语)形态复杂性和数据稀疏性问题,提出了一种层次化融合多个维语语法特征的神经网络机器翻译模型.该模型采用4种特征(词干、词性
【机 构】
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中国科学院新疆理化技术研究所,中国科学院大学,新疆民族语音语言信息处理实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1703133);新疆维吾尔自治区重点实验室开放课题(2018D04018);新疆维吾尔自治区高层次人才引进工程项目(Y839031201);中国科学院青年创新促进会项目(2017472)
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针对维汉机器翻译中存在的维吾尔语(下文简称维语)形态复杂性和数据稀疏性问题,提出了一种层次化融合多个维语语法特征的神经网络机器翻译模型.该模型采用4种特征(词干、词性、词缀、词缀形态)作为源端语言附加信息,用于辅助单一词汇形式表示的维语语句;同时引入层次化多特征融合的神经网络结构,用于分层处理维语的词干级和词缀级特征,以增强机器翻译系统对维语的句法结构和语义知识的学习能力,从而提高维汉机器翻译质量.在维汉公开数据集上的实验结果表明,所提出的层次化多特征融合模型可以有效提高维汉机器翻译系统性能,其双语互译评
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