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| 基于增量式自学习策略的多语言翻译模型 | |
| 引用本文： | 周张萍,黄荣城,王博立,胡金铭,史晓东,陈毅东.基于增量式自学习策略的多语言翻译模型[J].厦门大学学报(自然科学版),2019(2). |
| 作者姓名： | 周张萍 黄荣城 王博立 胡金铭 史晓东 陈毅东 |
| 作者单位： | 厦门大学信息科学与技术学院 |
| 摘 要： | 针对源语言到目标语言缺乏平行语料的情况,提出了一种基于增量式自学习策略的多语言翻译模型,即利用中介语双语语料训练源语言到目标语言的翻译模型.在Transformer架构下,相比于基于中介语和直接在伪平行语料上训练的普通双语翻译模型,使用该方法在第十四届全国机器翻译研讨会(CWMT 2018)多语言翻译评测数据集上的机器双语互译评估(BLEU)值提升了0.98个百分点.在此基础上,还对比了不同的预处理方法、训练策略以及多模型的平均和集成策略,其中多模型集成策略的BLEU值上可在多模型策略的基础上进一步提升0.53个百分点. |
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