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目前在神经网络机器翻译的研究中,大规模的语料库数据是得到理想译文效果的必备条件之一。对于英语、德语等大语种而言,有着丰富的资源和数据供研究人员使用,但是对于很多小语种如蒙古语,其平行语料库数据较少。为了缓解该问题,把参数迁移引入到蒙汉神经机器翻译中,将训练好的英汉神经机器翻译中的模型参数迁移到蒙汉翻译任务中。实验结果表明,迁移学习策略的引入对蒙汉翻译结果有所提升。