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训练语料的不同利用方式对神经机器翻译模型的影响 被引量：4
1
作者 邝少辉 熊德意 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期53-59,67,共8页
神经机器翻译(NMT)是近两年刚出现的一种新型机器翻译方法,是一种端到端的翻译模型。目前,影响NMT模型效果的因素有很多,其一,当训练语料规模较大时,梯度下降更新方法会对机器的内存要求很高,因此大多研究工作中采用随机梯度下降(SGD)... 神经机器翻译(NMT)是近两年刚出现的一种新型机器翻译方法,是一种端到端的翻译模型。目前,影响NMT模型效果的因素有很多,其一,当训练语料规模较大时,梯度下降更新方法会对机器的内存要求很高,因此大多研究工作中采用随机梯度下降(SGD)的方法来更新模型的训练参数,即每输入一定数量(批:batch)的训练样例,就利用局部的训练样例更新一次模型参数;其二,参数dropout可以防止系统训练时出现过拟合,提高系统泛化能力;其三,数据打乱(shuffle)也对翻译结果有着重要影响。因此,该文的研究内容主要是探索批、dropout和打乱这三个因素在训练神经机器翻译模型中对模型翻译质量的影响,并得出以下三条结论:一是批的大小将影响神经机器翻译(NMT)模型的收敛速度,二是dropout可以提升神经机器翻译模型的性能,三是数据打乱可以在一定程度上提升神经机器翻译(NMT)系统的翻译质量。 展开更多
关键词 神经机器翻译 批 DROPOUT 数据打乱
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融入汉字笔画序列的神经机器翻译 被引量：1
2
作者 谭新 邝少辉 +1 位作者 张龙印 熊德意 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期164-169,共6页
神经机器翻译(NMT)因其在多个语言对上的翻译效果都远超传统的统计机器翻译(SMT)而逐渐成为机器翻译方向的主流.然而,这种NMT系统在将向量化的词语作为输入时只考虑了词语整体的语义信息,忽略了构成词语的汉字本身所包含的信息.为此,针... 神经机器翻译(NMT)因其在多个语言对上的翻译效果都远超传统的统计机器翻译(SMT)而逐渐成为机器翻译方向的主流.然而,这种NMT系统在将向量化的词语作为输入时只考虑了词语整体的语义信息,忽略了构成词语的汉字本身所包含的信息.为此,针对汉字给出了一种融入汉字笔画序列的NMT系统.该系统在将词语的词向量作为输入的同时又将向量化的汉字笔画序列作为额外输入,既考虑了中文词语整体的语义信息,又考虑了构成词语的汉字本身的内部语义信息和外部形态信息.实验结果表明,提出的融入了汉字笔画序列的NMT系统更加有效,其翻译结果更加准确流畅,与传统的NMT系统相比机器双语互译评估(BLEU)值能够提高1.21个百分点. 展开更多
关键词 神经机器翻译 汉字笔画序列 注意力机制
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