A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Research on Mongolian-Chinese Translation Model Based on Transformer with Soft Context Data Augmentation Technique Pesquisa sobre modelo de tradução mongol-chinês baseado em transformador com técnica de aumento de dados de contexto suave

Qing-dao-er-ji REN, Yuan LI, Shi BAO, Yong-chao LIU, Xiu-hong CHEN

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Resumo:

Como abordagem dominante no campo da tradução automática, a tradução automática neural (NMT) alcançou grandes melhorias em muitas línguas de fontes ricas, mas o desempenho da NMT para línguas de poucos recursos ainda não é muito bom. Este artigo utiliza tecnologia de aprimoramento de dados para construir corpus pseudo-paralelo mongol-chinês, a fim de melhorar a capacidade de tradução do modelo de tradução mongol-chinês. Experimentos mostram que os métodos acima podem melhorar a capacidade de tradução do modelo de tradução. Finalmente, obtém-se um modelo de tradução treinado com corpus pseudo-paralelo em larga escala e integrado com tecnologia de aprimoramento de dados de contexto suave, e seu valor BLEU é 39.3.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E105-A No.5 pp.871-876
Data de publicação
2022/05/01
Publicitada
2021/11/19
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2021EAP1121
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Redes Neurais e Bioengenharia

autores

Qing-dao-er-ji REN
  Inner Mongolia University of Technology
Yuan LI
  Inner Mongolia University of Technology
Shi BAO
  Inner Mongolia University of Technology
Yong-chao LIU
  Inner Mongolia University of Technology
Xiu-hong CHEN
  Hohhot, Inner Mongolia

Palavra-chave