基于最长名词短语分治策略的神经机器翻译

摘要

神经机器翻译自兴起以来,不断给机器翻译领域带来振奋人心的消息.但神经机器翻译没有显式地利用语言学知识对句子结构进行分析,因此对结构复杂的长句翻译效果不佳.本文基于分治法的思想,识别并抽取句子中的最长名词短语,保留特殊标识或核心词与其余部分组成句子框架.通过神经机器翻译系统分别翻译最长名词短语和句子框架,再将译文重新组合的方法,缓解了神经机器翻译对句子长度敏感的问题.实验结果表明,本文提出的方法获得的译文与基线系统相比,BLEU分值提升了0.89.