结合生成式对抗网络的神经机器翻译研究

作者：陈炜; 汪洋; 钟敏

来源：计算机与数字工程, 2020, 48(05): 1164-1167.

• 生成式对抗网络
• 神经机器翻译
• 强化学习
• 卷积神经网络
• 循环神经网络

针对如何进一步提升神经机器翻译精度的问题,提出了一种将生成式对抗网络(GAN)应用于神经机器翻译(NMT)的方法。构建一个条件序列生成对抗网,它包括两个对抗子模型,一个生成器和一个判别器。该生成器旨在生成难以与人类翻译的句子区分开的句子,判别器旨在将生成器生成的句子与人类翻译的句子区分开来。另外,静态句子级BLEU值将会作为强化目标作用于生成器。在训练过程中,动态的判别器和静态的BLEU目标都用于评估生成的句子,并将评估结果反馈给生成器,来指导生成器的学习。实验结果表明,在英-德翻译数据集上,在引入生成式对抗网络后,相比于传统的基于循环神经网络(RNN)的神经机器翻译模型,翻译效果得到了一定的提升。

• 单位
  武汉邮电科学研究院