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摘要
针对传统神经机器翻译模型结构复杂,参数规模巨大导致的参数学习困难的问题,研究提出一种基于检查点约束的神经机器翻译系统。通过采用知识蒸馏的方法,构造了神经机器翻译模型的约束函数;然后根据模型不断产生的检查点构建了新的教师模型,实现了动态调整约束。最后,在NIST汉语-英语和WMT17汉语-英语数据集上对本方法进行验证。结果表明,相较于传统基线模型和基于网格搜索的参数优化模型,本系统采用的基于检查点约束的神经机器翻译方法,可有效提高模型训练效果,缓解模型训练过程中过拟合问题,具有更优良的性能。
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