【摘 要】
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在维吾尔语到汉语等低资源语料库上,神经机器翻译的拟合训练容易陷入局部最优解,导致单一模型的翻译结果可能不是全局最优解。针对此问题,通过集成策略,有效整合多个模型预测
【机 构】
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中国科学院新疆理化技术研究所,中国科学院大学,新疆民族语音语言信息处理实验室
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区重点实验室开放课题(2018D04018);国家自然科学基金(U1703133);中国科学院青年创新促进会项目(2017472);新疆维吾尔自治区高层次人才引进工程项目(Y839031201)资助
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在维吾尔语到汉语等低资源语料库上,神经机器翻译的拟合训练容易陷入局部最优解,导致单一模型的翻译结果可能不是全局最优解。针对此问题,通过集成策略,有效整合多个模型预测的概率分布,将多个翻译模型作为一个整体;同时采用基于交叉熵的重排序方法,将具有相反解码方向的翻译模型相结合,最终选出综合得分最高的候选翻译作为输出。在CWMT2015维汉平行语料上的实验结果表明,与单一的Transformer模型相比,改进后的方法提升4.82个BLEU值。
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