【摘 要】
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电商产品翻译系统的训练存在两个主要的问题:电商领域训练数据稀缺和电商产品描述文化风格差异较大.为此,通过获取大量的电商产品数据信息作为训练语料,并利用基于无监督领域适应的混合训练和文化风格区分的方法改善电商产品翻译系统的性能.具体地:一方面将基于外领域数据训练得到的翻译系统应用于电商领域单语数据得到伪平行语料,使用伪平行语料进行混合训练进一步得到新的模型;另一方面给不同语言的电商数据添加对应的文化风格区分标记,在训练过程中告诉模型当前数据的所属类别,根据类别信息获取相应的文化风格区分特征向量,从而提高电商
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673289)。
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电商产品翻译系统的训练存在两个主要的问题:电商领域训练数据稀缺和电商产品描述文化风格差异较大.为此,通过获取大量的电商产品数据信息作为训练语料,并利用基于无监督领域适应的混合训练和文化风格区分的方法改善电商产品翻译系统的性能.具体地:一方面将基于外领域数据训练得到的翻译系统应用于电商领域单语数据得到伪平行语料,使用伪平行语料进行混合训练进一步得到新的模型;另一方面给不同语言的电商数据添加对应的文化风格区分标记,在训练过程中告诉模型当前数据的所属类别,根据类别信息获取相应的文化风格区分特征向量,从而提高电商
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