【摘 要】
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针对译文后编辑中的过度修正问题,提出利用神经网络自动后编辑方法,训练专门用于提供少量复合编辑修正和单一编辑类型修正的神经网络后编辑模型。在此基础上,通过建立一个基
【基金项目】
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国家自然科学基金(61662031,61462044,61462045)资助
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针对译文后编辑中的过度修正问题,提出利用神经网络自动后编辑方法,训练专门用于提供少量复合编辑修正和单一编辑类型修正的神经网络后编辑模型。在此基础上,通过建立一个基于翻译质量估计的译文筛选算法,将提出的模型与常规的神经网络自动后编辑模型进行联合。在WMT16自动后编辑任务测试集上的实验结果表明,与基准系统相比,所提方法显著提高了机器译文的翻译质量,实验分析也表明该方法能有效地处理过度修正造成的译文质量下降问题。
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