【摘 要】
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针对如何进一步提升神经机器翻译精度的问题,提出了一种将生成式对抗网络(GAN)应用于神经机器翻译(NMT)的方法。构建一个条件序列生成对抗网,它包括两个对抗子模型,一个生成
【机 构】
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武汉邮电科学研究院,.南京烽火天地通信科技有限公司
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针对如何进一步提升神经机器翻译精度的问题,提出了一种将生成式对抗网络(GAN)应用于神经机器翻译(NMT)的方法。构建一个条件序列生成对抗网,它包括两个对抗子模型,一个生成器和一个判别器。该生成器旨在生成难以与人类翻译的句子区分开的句子,判别器旨在将生成器生成的句子与人类翻译的句子区分开来。另外,静态句子级BLEU值将会作为强化目标作用于生成器。在训练过程中,动态的判别器和静态的BLEU目标都用于评估生成的句子,并将评估结果反馈给生成器,来指导生成器的学习。实验结果表明,在英-德翻译数据集上,在引入生成式
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