对乌尔都语到英语的机器翻译进行研究,提出一种基于双向编解码器的乌英机器翻译模型。利用语言模型嵌入(embedding from language models,ELMo)方法进行语料的预训练,缓解双语平行语料稀缺以及词汇表受限所导致的翻译正确率不佳的问题;...
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对乌尔都语到英语的机器翻译进行研究,提出一种基于双向编解码器的乌英机器翻译模型。利用语言模型嵌入(embedding from language models,ELMo)方法进行语料的预训练,缓解双语平行语料稀缺以及词汇表受限所导致的翻译正确率不佳的问题;采用双向编解码机制,避免翻译过程中方向性倾斜的问题,提高翻译效果。实验在少量平行语料库的基础上,对所提模型与传统的乌英机器翻译模型进行对比,实验结果表明,该模型较传统模型在双语评估替补(bilingual evaluation understudy,BLEU)评分上提升了2.42,最终该模型的BLEU评分为9.27。
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