基于回译和集成学习的维汉神经机器翻译方法

作者：冯笑; 杨雅婷; 董瑞; 艾孜麦提·艾尼瓦尔; 马博

来源：兰州理工大学学报, 2022, 48(05): 99-106.

DOI：10.3969/j.issn.1673-5196.2022.05.015

• 神经机器翻译
• 回译
• 集成学习
• 中间模型
• 微调
• 灾难性遗忘

从高效利用现有资源的角度出发，针对维汉平行语料匮乏导致维汉神经机器翻译效果欠佳的问题，提出一个基于回译和集成学习的方法.首先，利用回译和大规模汉语单语语料构造出维汉伪平行语料，并利用伪平行语料进行训练得到中间模型；其次，使用自助采样法对原始平行语料进行N次重采样，得到N个近似同一分布但具有差异性的子数据集；基于N个子数据集分别对中间模型进行微调，得到N个具有差异性的子模型；最后，将这些子模型集成.在CWMT2015和CWMT2017的测试集上的实验证明，该方法比基线系统的BLEU值分别提升了2.37和1.63.

• 单位
  中国科学院新疆理化技术研究所; 中国科学院大学