论文摘要
针对机器翻译中存在的特征权重的领域自适应问题,提出一种联合最小贝叶斯融合的系统权重训练方法。在协同训练的框架内,采用不同解码器的输出作为参考译文,通过扩展开发集,保证特征权重训练的有效性。通过利用最小贝叶斯风险融合方法,提升协同训练的稳定性。实验结果表明,该方法较好解决了特征权重的领域自使用问题,优化了机器翻译质量。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李芳菊,张聪品
关键词: 机器翻译,协同训练,最小贝叶斯风险,特征权重,领域自适应
来源: 计算机工程与设计 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,哲学与人文科学
专业: 数学,中国语言文字
单位: 中原工学院信息商务学院,河南师范大学计算机与信息工程学院
基金: 河南省基础与前沿技术研究计划基金项目(142300410283)
分类号: H085;O212.8
DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2019.04.041
页码: 1156-1160
总页数: 5
文件大小: 335K
下载量: 156
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