【摘 要】
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尽管神经机器翻译已经成为目前机器翻译研究应用中的主流方法与范式,然而同时也存在译文流利但不够忠实、罕见词处理困难、低资源语言表现不佳、跨领域适应性差、先验知识利用率低等问题。受统计机器翻译研究启发,在神经机器翻译模型中融入语言学信息,利用已有的语言学知识,缓解神经机器翻译面临的固有困境,提升翻译质量,成为神经机器翻译研究领域的一个热门话题。根据语法单位分类体系,可以将这方面的研究分为三类:融合字词结构信息的神经机器翻译、融合短语结构的神经机器翻译和融合句法结构信息的神经机器翻译。目前的研究主要集中在这三方
【机 构】
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战略支援部队信息工程大学洛阳校区,郑州大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目(11590771),信息工程大学校新兴方向培育基金(2018023)。
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尽管神经机器翻译已经成为目前机器翻译研究应用中的主流方法与范式,然而同时也存在译文流利但不够忠实、罕见词处理困难、低资源语言表现不佳、跨领域适应性差、先验知识利用率低等问题。受统计机器翻译研究启发,在神经机器翻译模型中融入语言学信息,利用已有的语言学知识,缓解神经机器翻译面临的固有困境,提升翻译质量,成为神经机器翻译研究领域的一个热门话题。根据语法单位分类体系,可以将这方面的研究分为三类:融合字词结构信息的神经机器翻译、融合短语结构的神经机器翻译和融合句法结构信息的神经机器翻译。目前的研究主要集中在这三方
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