【摘 要】
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针对汉维神经网络机器翻译中出现的未登录词过多、维吾尔语端形态生成以及汉维词语表意不一致等问题,提出一种融合“编码器-解码器”特征、维吾尔语“词干-词缀”语言模型特
【基金项目】
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浙江省自然科学基金项目(LY16F020014);浙江省自然科学基金青年科学基金项目(LQ16A010003)
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针对汉维神经网络机器翻译中出现的未登录词过多、维吾尔语端形态生成以及汉维词语表意不一致等问题,提出一种融合“编码器-解码器”特征、维吾尔语“词干-词缀”语言模型特征、汉维-维汉双向词对齐特征的汉维翻译策略。综合考虑汉维语言差异、汉维语言资源稀缺等问题,将统计机器翻译中的双语知识引入到神经网络机器翻译模型中,多个特征通过一个对数线性模型组合。实验结果表明,该方法能够有效提升汉维神经网络机器翻译性能,平均BLEU提升大于2.0。
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