基于迁移学习的汉越神经机器翻译OA北大核心CSCDCSTPCD
Chinese-Vietnamese neural machine translation based on transfer learning
针对汉语-越南语(简称汉越)平行语料受限的问题,提出了一种基于迁移学习的汉越神经机器翻译(TLNMT-CV)模型.在训练汉语-英语、英语-越南语的翻译模型的基础上,通过迁移学习方法,利用训练得到的汉语端编码器和越南语端解码器,分别对汉越翻译模型的编码器与解码器参数进行初始化,并使用小规模汉越语料进行微调优化,得到TLNMT-CV模型.实验表明,TLNMT-CV模型能够快速地实现新模型的初始化,提高模型的参数质量,从而提高翻译性能.相比Transf…查看全部>>
黄继豪;余正涛;于志强;文永华
昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省人工智能重点实验室,云南昆明650500昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省人工智能重点实验室,云南昆明650500昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省人工智能重点实验室,云南昆明650500昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省人工智能重点实验室,云南昆明650500
信息技术与安全科学
神经机器翻译迁移学习注意力机制汉语-越南语
《厦门大学学报（自然科学版）》 2021 (1)
基于枢轴语言的汉越句法统计翻译方法研究
104-108,5
国家重点研发计划(2018YFC0830105,2018YFC0830100)国家自然科学基金(61672271,61732005,61761026,61762056,61866020)
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