基于最长名词短语分治策略的神经机器翻译

摘要：

神经机器翻译自兴起以来,不断给机器翻译领域带来振奋人心的消息.但神经机器翻译没有显式地利用语言学知识对句子结构进行分析,因此对结构复杂的长句翻译效果不佳.该文基于分治法的思想,识别并抽取句子中的最长名词短语,保留特殊标识或核心词,与其余部分组成句子框架.通过神经机器翻译系统分别翻译最长名词短语和句子框架,再将译文重新组合,缓解了神经机器翻译对句子长度敏感的问题.实验结果表明,该方法获得的译文与基线系统相比,BLEU分值提升了0.89.

关键词：神经机器翻译、最长名词短语、分治策略

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61402299,61403262

在线出版日期：2018-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：42-48,63