[发明专利]一种基于迁移学习策略的蒙汉神经机器翻译方法在审

专利信息
申请号: 201810428618.6 申请日: 2018-05-07
公开(公告)号: CN108829684A 公开(公告)日: 2018-11-16
发明(设计)人: 苏依拉;赵亚平;牛向华 申请(专利权)人: 内蒙古工业大学
主分类号: G06F17/28 分类号: G06F17/28
代理公司: 西安智大知识产权代理事务所 61215 代理人: 段俊涛
地址: 010080 内蒙古自治区呼*** 国省代码: 内蒙古;15
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摘要: 发明是为解决目前蒙汉机器翻译译文质量低、翻译效果差问题提出的。蒙古语属于低资源语言,收集大量的蒙汉平行双语语料库极为困难,本发明中迁移学习策略可以有效的解决这一难题。迁移学习策略是运用已有的知识对不同但是相关领域问题进行求解的方法。首先,利用大规模的英‑汉平行语料基于神经机器翻译框架进行训练;其次,将大规模的英‑汉平行语料训练好的翻译模型参数权重迁移到蒙汉神经机器翻译框架中,利用现有的蒙‑汉平行语料训练神经机器翻译模型;最后,将基于迁移学习策略的神经机器翻译译文和统计机器翻译译文就BLEU值和译文流利度进行对比和评价。通过运用控制变量法,得出迁移学习策略有效提高了蒙汉机器翻译性能。
搜索关键词: 机器翻译 学习策略 迁移 译文 神经 平行 语料 翻译模型参数 统计机器翻译 双语语料库 控制变量 流利度 蒙古语 求解 权重 翻译 语言
【主权项】:
1.一种基于迁移学习策略的蒙汉神经机器翻译方法,其特征在于,首先,利用大规模的英汉平行语料进行英汉神经机器翻译模型训练;其次,将训练学到的网络参数权重迁移到蒙汉神经机器翻译模型中;然后,利用现有蒙汉平行语料进行蒙汉神经机器翻译模型训练,得到基于迁移学习策略的蒙汉神经机器翻译模型;最后,利用训练得到的蒙汉神经机器翻译模型实现蒙汉神经机器翻译。
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