阿拉伯语-英语神经机器翻译的一种实现方案
计算与语言
2018-08-21 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种构建良好阿拉伯语-英语神经机器翻译的方案。我们使用包括 UN、ISI 和 Ummah 在内的各种平行语料库，将神经系统与传统的基于短语的系统进行比较。我们还研究了阿拉伯文字特殊预处理的重要性。所呈现的结果基于 NIST MT 2005 和 2012 的测试集。在 NIST MT12 测试集中，最佳的神经系统相比同等简单的基于短语的系统产生了 +13 BLEU 点的提升。出乎意料的是，我们发现使用像 Ummah 这样的小型高质量语料库对在整个数据上训练的模型进行调优带来了显著改进（+3 BLEU 点）。我们还发现，使用小型阿拉伯语-英语语料库训练神经系统与传统的基于短语的系统具有竞争力。
引用
@article{arxiv.1808.06116,
title = {A Recipe for Arabic-English Neural Machine Translation},
author = {Abdullah Alrajeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.06116},
year = {2018}
}