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神经网络语言模型在统计机器翻译中的应用

     

摘要

近两年来,神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)模型主导了机器翻译的研究,但是统计机器翻译(Statistical Machine Translation,SMT)在很多应用场合(尤其是专业领域)仍有较强的竞争力。如何利用深度学习技术提升现有统计机器翻译的水平成为研究者们关注的主要问题。由于语言模型是统计机器翻译中最核心的模块之一,本文主要从语言模型的角度入手,探索神经网络语言模型在统计机器翻译中的应用。本文分别探讨了基于词和基于短语的神经网络语言模型,在汉语到英语和汉语到日语的翻译实验表明神经网络语言模型能够显著改善统计机器翻译的译文质量。

著录项

  • 来源
    《情报工程》|2017年第3期|P.21-28|共8页
  • 作者

    张家俊1; 宗成庆12;

  • 作者单位

    [1]模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所中国科学院大学,北京100190 [2]中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心,上海200031;

    [1]模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所中国科学院大学,北京100190 [2]中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心,上海200031;

    [1]模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所中国科学院大学,北京100190 [2]中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心,上海200031;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 CHI
  • 中图分类 情报学、情报工作;
  • 关键词

    统计机器翻译 神经网络语言模型 基于词的语言模型 基于短语的语言模型;

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