融合词汇翻译概率的汉越神经机器翻译方法

作者：王卓; 余正涛^*; 文永华; 高盛祥; 吴飞

来源：昆明理工大学学报(自然科学版), 2019, 44(01): 54-60.

DOI：10.16112/j.cnki.53-1223/n.2019.01.008

• 神经机器翻译
• 汉语-越南语
• 翻译知识融合
• 词汇翻译概率

神经机器翻译通过序列到序列的学习对翻译任务进行建模,目前使用注意力机制的神经机器翻译方法在多种语言对上都取得了很好的效果,但是在训练数据比较小的情况下(如汉语-越南语)神经机器翻译模型的性能并不理想.此外如何将统计机器翻译与神经机器翻译进行融合也是一个值得研究的问题.本文分析了记忆网络和神经机器翻译的特点,利用记忆网络对词汇翻译概率进行存储,将词汇翻译概率转化为向量表示,并与神经机器翻译模型进行融合,提出基于记忆网络融合词汇翻译概率的方法,并据此对神经机器翻译的解码进行指导.实验表明记忆网络是一种可行的翻译知识融合方式,并且在神经机器翻译模型中融入词汇翻译概率可以一定程度上解决训练数据小时模型训练不充分的问题.

• 单位
  昆明理工大学; 自动化学院