[发明专利]面向神经机器翻译的省略代词翻译方法在审
| 申请号： | 201810326895.6 | 申请日： | 2018-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN108549644A | 公开（公告）日： | 2018-09-18 |
| 发明（设计）人： | 熊德意;谭新 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06F17/28 | 分类号： | G06F17/28;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 冯瑞;杨慧林 |
| 地址： | 215104 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种利用神经机器翻译系统进行省略代词的语料处理方法，应用在基于注意力机制且采用encoder‑decoder框架的NMT模型，包括：获取原始语料；对获取的语料进行词对齐，获得缺失代词的大概位置；将所有可能的代词放入到所有可能的缺失的位置；利用语言模型挑选最合适的代词和最合适的位置；再次进行词对齐，将补充缺失代词的位置换成相应目标语句中的代词；利用补充好的训练语料训练SequenceLabeling标注模型。上述利用神经机器翻译系统进行省略代词的语料处理方法，既能自动补充源语句中省略的代词，又能够避免利用源端语言补充源语句缺失代词后所产生的歧义，从而有效的提高翻译质量。还涉及一种利用神经机器翻译系统的翻译方法。 | ||
| 搜索关键词： | 省略 机器翻译系统 语料 神经 对齐 翻译 语句 补充 机器翻译 注意力机制 大概位置 目标语句 训练语料 语言模型 原始语料 自动补充 歧义 放入 源端 标注 语言 应用 | ||
【主权项】：
1.一种利用神经机器翻译系统进行省略代词的语料处理方法，应用在基于注意力机制且采用encoder‑decoder框架的NMT模型，其特征在于，包括：获取所述原始语料；对获取的语料进行词对齐，获得缺失代词的大概位置；将所有可能的代词放入到所有可能的缺失的位置；利用语言模型挑选最合适的代词和最合适的位置；再次进行词对齐，将补充缺失代词的位置换成相应目标语句中的代词；利用补充好的训练语料训练SequenceLabeling标注模型；用训练好的SequenceLabeling标注模型对开发集和测试集标注并补充代词。
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