记忆增强的汉维神经机器翻译
计算与语言
2017-06-28 v1
摘要
神经机器翻译（NMT）近期取得了显著性能。然而，该方法尚未广泛应用于汉语与维吾尔语之间的翻译任务，部分原因在于平行数据资源有限，以及维吾尔语黏着特性导致的大量罕见词。本文收集了约20万句对，并表明在此中等规模数据库上，基于注意力机制的NMT在汉维/维汉翻译中表现优异。为解决罕见词问题，我们提出了一种新颖的记忆结构来辅助NMT推理。实验表明，记忆增强的NMT（M-NMT）性能优于普通NMT和基于短语的统计机器翻译（SMT）。有趣的是，该记忆结构为处理未登录词提供了一种优雅的方式。
引用
@article{arxiv.1706.08683,
title = {Memory-augmented Chinese-Uyghur Neural Machine Translation},
author = {Shiyue Zhang and Gulnigar Mahmut and Dong Wang and Askar Hamdulla},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.08683},
year = {2017}
}