10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.08.012
基于无监督学习的多语言神经机器翻译模型研究
神经机器翻译需要大量平行语料库作为支撑,在某些语言的翻译上,神经机器翻译取得了良好效果,但由于高质量平行语料库获取难度较大,对神经机器翻译研究造成了一定阻碍.为有效解决这一问题,研究基于无监督学习的神经机器翻译具有较高可行性,这种方式仅应用两门单语语料即可开始训练,并能得到优质翻译结果.文章主要探究基于无监督学习的多语言神经机器翻译模型,通过模型构建、开展实验、分析实验结果,证实了这一方法在部分语言上所取得的双语互译评估值更高.
无监督、多语言、神经机器翻译
TP18;TP391.2(自动化基础理论)
2023-09-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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