基于GAN模型优化的神经机器翻译

作者：熊伟; 高娟娟^*; 刘锴

来源：计算机系统应用, 2022, 31(12): 95-103.

DOI：10.15888/j.cnki.csa.008828

• 生成对抗网络
• 神经机器翻译
• Transformer
• BLEU
• 深度学习

针对神经机器翻译和人工翻译性能的差异最小化、训练语料不足问题,提出了一种基于生成对抗网络的神经机器翻译改进方法.首先对目标端句子序列添加微小的噪声干扰,通过编码器还原原始句子形成新的序列;其次将编码器的处理结果交给判别器和解码器进一步处理,在训练过程中,判别器和双语评估基础值(BLEU)目标函数用于评估生成的句子,并将结果反馈给生成器,引导生成器学习及优化.实验结果表明,对比传统的神经机器翻译模型,基于GAN模型的方法极大地提高了模型的泛化能力和翻译的精度.

• 单位
  华北电力大学（保定）