基于机器翻译的方法在越南语声调恢复中的应用
计算与语言
2017-10-27 v2
摘要
本文针对越南语声调恢复问题，对两种基于机器翻译的方法进行了实证研究，包括基于短语的机器翻译模型和基于神经网络的机器翻译模型。这是首次将基于神经网络的机器翻译方法应用于该问题，并与目前该问题最先进的基于短语的机器翻译方法进行了全面比较。在大型数据集上，基于短语的方法准确率为97.32%，而基于神经网络的方法准确率为96.15%。尽管基于神经网络的方法准确率略低，但在推理速度上约为基于短语方法的两倍。此外，基于神经网络的机器翻译方法还有很大的未来改进空间，例如引入预训练词向量和收集更多训练数据。
引用
@article{arxiv.1709.07104,
title = {On the Use of Machine Translation-Based Approaches for Vietnamese Diacritic Restoration},
author = {Thai-Hoang Pham and Xuan-Khoai Pham and Phuong Le-Hong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.07104},
year = {2017}
}
备注
4 pages, 2 figures, 4 tables, accepted to IALP 2017