【摘 要】
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鉴于翻译对领域有较强依赖性, 多领域神经机器翻译通常考虑领域判别与翻译任务的联合学习, 其中, 领域特征的表示学习极为重要。现有基于单词的领域特征学习方法在领域识别上的精度较低, 领域特征学习尚有较大研究空间。考虑颗粒度较大的词串具有更确定的语义, 从而更有利于领域判别, 提出一种单词级别的领域特征敏感学习机制, 包括1) 编码器端的上下文特征编码, 为了扩展单词级别的领域特征学习范围, 引入卷积
【基金项目】
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国家自然科学基金(61876198,61976016,61976015)资助;
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鉴于翻译对领域有较强依赖性, 多领域神经机器翻译通常考虑领域判别与翻译任务的联合学习, 其中, 领域特征的表示学习极为重要。现有基于单词的领域特征学习方法在领域识别上的精度较低, 领域特征学习尚有较大研究空间。考虑颗粒度较大的词串具有更确定的语义, 从而更有利于领域判别, 提出一种单词级别的领域特征敏感学习机制, 包括1) 编码器端的上下文特征编码, 为了扩展单词级别的领域特征学习范围, 引入卷积神经网络并行提取不同窗口大小的词串作为单词上下文特征; 2) 强化的领域特征学习, 设计基于多层感知机的领域判别器模块, 增强从单词上下文特征中获取更准确领域比例的学习能力, 提升单词的领域判别准确率。在多领域UM-Corpus英-汉和OPUS英-法翻译任务中的实验结果显示, 所提方法平均BLEU值分别超过强基线模型0.82和1.06; 单词的领域判别准确率相比基线模型分别提升10.07%与18.06%。更多实验结果分析表明, 本文翻译模型性能的提升得益于所提出的单词领域特征敏感的学习机制。
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