【摘 要】
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神经网络机器翻译已经成为机器翻译研发的主流技术,但是大多数低资源语言仍然没法研发可使用的机器翻译系统。研究人员为了克服数据不足问题,提出了反向翻译、知识蒸馏、模型平均等多种辅助提高翻译模型性能的方法。虽然,这些方法单独使用能带来一定的提升,但是集成多种策略后的效果仍不明确。本文以全国机器翻译大会的维汉机器翻译评测任务目标,对多种策略分别进行实验,然后集成多种策略所得到的翻译模型实现了性能得到显著提升的维汉翻译系统。
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,新疆多语种信息技术重点实验室
【基金项目】
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自治区高校科研计划自然科学项目(No.XJUEDU2019I004),国家语委重点科研项目(No.ZDI135-54),国家自然科学基金项目(No.61662077、61262060)。
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神经网络机器翻译已经成为机器翻译研发的主流技术,但是大多数低资源语言仍然没法研发可使用的机器翻译系统。研究人员为了克服数据不足问题,提出了反向翻译、知识蒸馏、模型平均等多种辅助提高翻译模型性能的方法。虽然,这些方法单独使用能带来一定的提升,但是集成多种策略后的效果仍不明确。本文以全国机器翻译大会的维汉机器翻译评测任务目标,对多种策略分别进行实验,然后集成多种策略所得到的翻译模型实现了性能得到显著提升的维汉翻译系统。
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