文件名称：层次短语翻译的神经网络调序模型 (2014年)
文件大小：1023KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-16 20:13:52
自然科学 论文
调序歧义是层次短语翻译模型面临的主要挑战之一，但在该类模型中使用的上下文信息非常有限，制约了该类模型处理调序歧义的能力。为了更充分地利用上下文信息，提出了一种面向层次短语翻译模型的神经网络调序模型。该模型将调序看作分类问题，首先使用递归自动编码器为任意长度的字符串计算向量表示，然后使用这些向量表示作为分类特征，用于预测不同调序方式的概率，最后将这些概率作为新的特征加入翻译模型中进行翻译。实验结果显示：在中―英翻译任务上，该模型相比基线系统获得了0.3～0.8的BLEU 值提升，具有更好的调序能力。