【摘 要】
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神经网络机器翻译算法中,大部分人为设定的目标函数是尽可能提高n元词精确率,但这无法保证译文更加自然和准确。因此,将对抗生成网络(GAN)应用于机器翻译算法,使得网络自己学
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,中国电子科技集团公司第二十八研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772337)资助项目
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神经网络机器翻译算法中,大部分人为设定的目标函数是尽可能提高n元词精确率,但这无法保证译文更加自然和准确。因此,将对抗生成网络(GAN)应用于机器翻译算法,使得网络自己学习目标函数。GAN中,生成模型采用Transformer模型生成假样本;判别模型采用基于卷积神经网络的二分类器判别真假样本。训练过程中,判别模型给出的分类结果和双语评估基础值(BLEU)目标函数一起评估假样本,并将结果反馈给生成模型,引导其进行参数更新及优化。采用AI-Challenger大赛提供的中英语料库和从全国机器翻译研讨会(CWM
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