深度学习在统计机器翻译领域自适应中的应用研究

来源：爱go旅游网

Application of Deep Learning in Statistical Machine

Translation Domain Adaptation

作者：丁亮[1,2];姚长青[1,2];何彦青[1,2];李辉[3]

作者机构： [1]中国科学技术信息研究所,北京100038 [2]富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室,北京100038 [3]北京市科学技术情报研究所,北京100044出版物刊名：情报工程页码： -76页年卷期： 2017年第3期

主题词：统计机器翻译训练语料选取卷积神经网络深度学习

摘要：统计机器翻译往往存在待翻译文本来源多样和领域不一致的问题。为了提升面向不同领域的文本的翻译质量,需要根据待翻译文本对训练语料进行筛选以达到领域自适应的目的。目前统计机器翻译的领域自适应方法以目标数据为基准,着重利用统计技术对训练数据或者翻译模型进行领域的适应调整,缺乏明确的领域标签。本研究在本组之前研究基础上利用深度学习中卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）对短文本进行建模,构建合适的网络结构进行有监督学习,获取完整的句子语义信息,按照待翻译文本的领域信息对训练语料进行归类筛选,获取与待翻译文本领域一致的训练数据,并将其应用到统计机器翻译中。本文采用万方英文摘要在统计机器翻译系统上进行测试,仅利用部分训练数据就得到了超越原始训练数据BLEU打分的翻译结果,证明了本研究的有效性和可行性。

因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容

查看全文