稀缺资源条件下的神经机器翻译：波斯语-英语案例研究
计算与语言
2017-01-10 v1
摘要
神经机器翻译（NMT）是机器翻译（MT）的一种新方法，因其成功而吸引了该领域众多研究者的关注。本文我们研究波斯语-英语语言对上的NMT模型，以分析该模型并探究其在稀缺资源场景下的适用性，这正是波斯语中心翻译系统所面临的情况。我们针对波斯语调整模型，并为翻译和音译两项任务寻找最佳参数和超参数。我们还对波斯语数据集应用了一些预处理任务，使得BLEU分数提升约一个点。此外，我们修改了损失函数以增强模型的词对齐。这一新的损失函数使翻译质量的BLEU分数总计提升了1.87个点。
引用
@article{arxiv.1701.01854,
title = {Neural Machine Translation on Scarce-Resource Condition: A case-study on Persian-English},
author = {Mohaddeseh Bastan and Shahram Khadivi and Mohammad Mehdi Homayounpour},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.01854},
year = {2017}
}
备注
6 pages, Submitted in ICEE 2017