神经机器翻译相关论文
机器翻译作为一个备受瞩目的研究课题,经历了从规则的机器翻译到基于统计的机器翻译,并取得了令人瞩目的效果。随着大数据的兴起,......
近些年来,机器翻译技术在自然语言处理领域里取得了巨大的成功和进步。在使用深度学习技术以后,在一些语言上的性能已经接近人类水......
在中文文本纠错任务上，基于神经机器翻译的文本纠错模型已经取得最优表现。提出一种复制机制的纠错模型，它复制待纠错句子中的字词到......
依赖于大规模的平行语料库，神经机器翻译在某些语言对上已经取得了巨大的成功。无监督神经机器翻译UNMT又在一定程度上解决了高质量......
针对神经机器翻译和人工翻译性能的差异最小化、训练语料不足问题,提出了一种基于生成对抗网络的神经机器翻译改进方法.首先对目标......
为了解决非英语母语学习者在语音识别中出现的语法错误问题，提出了基于神经机器翻译的语法错误检测语音识别中的语言模型。将构建的......
近年来,神经网络机器翻译模型因其良好的性能,成为了机器翻译任务的主流模型。由于神经机器翻译模型的参数规模较大,往往需要大规......
机器翻译使用计算机算法实现不同自然语言之间的自动转换,具有很高的理论与应用研究价值。近年来,随着深度学习技术的发展,神经机......
随着计算机文本处理的快速发展,词义表示也成为研究热点之一。不少研究工作已经证明词义表示可以提升许多自然语言处理任务的性能,......
随着国家少数民族工作治理理念的调整变化,少数民族地区推广普及国家通用语言的工作,显得尤为重要,让藏族学生潜移默化地、自觉自......
机器翻译已经取得了很好的翻译效果,并且随着神经机器翻译的发展,使得翻译质量得到了进一步的提升,更加的方便了各国人民的交流。......
神经机器翻译成为当前机器翻译的主流方向,在语料资源丰富的语言对上达到了极高的性能,但是在汉-缅这种低资源语言对上应用还不太......
基于视觉信息的多模态机器翻译是指在文本机器翻译的基础上,以图像或视频的信息作为辅助帮助模型理解上下文从而提高机器翻译系统......
翻译服务的重要性随着经济全球化的加速,日益显著。机器翻译相较于人工翻译,成本更低,速度更快,也因此更适应当今时代。神经机器翻......
随着人工智能技术的不断进步,现有机器模型已经基本达到了感知智能,正朝着认知智能前进。自然语言处理是智能认知的基础,是学界和......
翻译范式之一为语言学范式。Mona Baker于1993年发表《语料库语言学与翻译研究:启示与应用》一文,将语料库语言学与描写性译学相结......
传统的神经机器翻译模型是一个黑盒子,并不能有效把术语信息添加进去.而利用用户提供的术语词典来联合训练神经机器翻译模型具有实......
期刊
覆盖模型可以缓解神经机器翻译中的过度翻译和漏翻译问题.现有方法通常依靠覆盖向量或覆盖分数等单一方式存储覆盖信息,而未考虑不......
近年来,深度学习的应用不仅在图像识别、文本生成等领域表现突出,在自然语言处理方面也效果显著。自然语言处理系统在生活中比比皆......
神经机器翻译系统在双语句对齐资源丰富的场景下可以提供最先进的翻译性能。然而,对于医疗领域,域内语料资源的稀缺严重影响了翻译......
探索将XLM-R跨语种预训练语言模型应用在神经机器翻译的源语言端、目标语言端和两端,提高机器翻译的质量.提出3种网络模型,分别在T......
被广泛认为用以衡量机器是否具备智能的标志之一就是机器是否具备与人无障碍交流的能力,而这一能力主要由隐藏在机器背后的文本生......
汉字到盲文自动转换是改善我国1700万视障人群生活学习的重要技术。我国先后制定了现行盲文、双拼盲文、国家通用盲文三种盲文标准......
神经机器翻译是采用端到端深度学习框架进行机器翻译的方法。近几年来,神经机器翻译取得了飞速的进展以及巨大的成功。由于神经机......
尽管神经机器翻译技术已经取得了巨大进步,业界也正在加速推进神经机器翻译系统实用化和商品化的进程,但其在垂直领域的表现还不尽......
神经机器翻译近年来发展迅速,取得了非常丰富的研究成果。神经机器翻译利用神经网络的学习能力和泛化能力极大地提高了机器翻译的......
由于神经机器翻译模型简单、通用和有效,神经机器翻译模型已成为目前最受关注的机器翻译模型。在神经机器翻译模型中,通过引入词汇......
近年来,随着深度学习技术的迅速发展,基于Seq2Seq的神经网络机器翻译模型(NMT)的性能得到极大的提升,并且在很多语言对上的性能都......
传统的神经机器翻译需要大量的平行语料,大规模的语料库对于小语种语言来说是不现实的。相对难以获取的平行语料,单语语料则容易很......
现有的汉维间机器翻译研究工作主要集中在基于统计的方法。最近,神经机器翻译已经在多个语言对上取得了比较可观的结果并且超过了......
随着网络新媒体时代的到来,用户生成的海量文本充斥了互联网,这些文本可能包含大量不规范的文字表达。伴随中国综合国力的日益提高......
神经机器翻译模型的训练需要使用大量的平行语料,目前在结果最好的语言对上,语料规模都是千万级至亿级平行句对。但是对于大多数的......
随着国际交流的日益频繁和我国一带一路战略的推进,机器翻译技术有效地缓解了不同国家和地区人民交流和沟通中的语言障碍。近年来,......
随着计算机的广泛使用,机器翻译已经从自然语言处理领域逐步应用于多个领域,例如工业领域,教育领域等。由于人们对多语言之间翻译......
样例指导的神经机器翻译研究了一类特殊的翻译场景,在此场景下,模型除了对给定的源语句进行处理之外,还会为源语句检索得到一个相......
目前,神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)是机器翻译的主要研究方向。神经机器翻译的研究工作,通常是以句子级别的翻译......
机器翻译作为自然语言处理中的热门领域,近几年获得了迅速发展。从传统的统计机器翻译(Statistical Machine Translation,SMT)到基......
神经机器翻译(NMT)模型凭借着优异的翻译性能迅速成为机器翻译领域的主流模型。神经机器翻译模型的训练通常依赖于双语平行语料,是......
依赖于强大的计算机算力、深度的神经网络与大规模的训练语料,神经机器翻译(NMT)成为了目前在机器翻译领域最主流的技术,甚至在诸......
图片描述翻译任务是通过机器翻译系统,将图片源语言端描述翻译为目标语言。图片描述都是以短文本为主,无法为翻译系统提供足够的上......
近年来,随着深度学习在机器翻译领域的成功应用和深入研究,与之相应的译文自动后编辑方法也由传统统计模型转向深度学习模型,如何......
随着互联网的高速发展,人与人之间的跨语言交流也日益频繁,完全依靠人去处理互联网上日益增长的翻译需求显然是不可能的。机器翻译......
在信息时代,不同语言的人们之间进行跨语言的交流也会越来越频繁。传统的人工翻译由于其翻译效率等问题,已经逐渐满足不了当前人们......
科学技术的高速发展和互联网的普及使人际信息交流和文化交互日益频繁,全球化背景下,人们对于消除不同语言间的沟通障碍需求迫切。......
随着深度学习的快速发展,基于神经网络的机器翻译模型性能得到快速提升,并逐步超越了传统的统计机器翻译。神经机器翻译模型主要通......
