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| 面向低资源神经机器翻译的回译方法 | |
| 摘 要： | 神经机器翻译在高资源情况下已经获得了巨大的成功,但是对低资源情况翻译效果还有待提高.目前,维吾尔语-汉语(维汉)翻译和蒙古语-汉语(蒙汉)翻译都属于低资源情况下的翻译任务.本文提出将汉语单语数据按照领域相似性划分成多份单语数据,并通过回译方法分段利用不同的单语数据训练翻译模型,然后借助模型平均和模型集成等方法进一步提升维汉和蒙汉翻译质量.使用第16届全国机器翻译大会(CCMT 2020)的评测数据进行实验,结果表明该方法可以有效地提升维汉和蒙汉翻译的翻译质量. |
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