【摘 要】
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人们对大语境神经网络机器翻译(如文档翻译和多模式翻译)越来越感兴趣.目前,虽然有多个研究学者提出了新的网络架构或评估方法,但在大语境翻译模型内,潜在有用的语境信息有时
【机 构】
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安徽邮电职业技术学院计算机系,安徽邮电职业技术学院公共基础部
【基金项目】
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安徽省省级质量工程项目“项目化教学模式下《云计算平台构建》课程教学研究与实践”(2017jyxm0845);安徽省省级质量工程项目“项目化教学模式下《云计算平台构建》课程教学研究与实践”(2017zhkt271)
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人们对大语境神经网络机器翻译(如文档翻译和多模式翻译)越来越感兴趣.目前,虽然有多个研究学者提出了新的网络架构或评估方法,但在大语境翻译模型内,潜在有用的语境信息有时仍会被忽略.文章提出了一种新颖的学习算法,即通过使用多级成对排序损失函数,将其他的语境信息纳入神经网络翻译模型考虑范畴.在文章中,通过使用文档翻译中基于转换器且大语境翻译系统,来评估所述出的学习算法.通过实际语境和随机语境,我们比较该算法的性能,并得出经过文章所述的算法训练的模型对附加语境信息更为敏感.
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