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融合NMT模型与PBSMT模型的语料库机器翻译模型应用研究 被引量：2
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作者 李静莹 《自动化与仪器仪表》 2024年第6期174-178,共5页
为了解决传统英语翻译模型存在的效率低、语料库内容覆盖范围较小等问题,研究将神经网络机器翻译(Neural Network Machine Translation, NMT)与短语统计机器翻译模型(Phrase Based Statistical Machine Translation, PBSMT)进行融合,用... 为了解决传统英语翻译模型存在的效率低、语料库内容覆盖范围较小等问题,研究将神经网络机器翻译(Neural Network Machine Translation, NMT)与短语统计机器翻译模型(Phrase Based Statistical Machine Translation, PBSMT)进行融合,用于构建英语翻译模型。研究首先利用NMT构建无监督英语翻译模型,然后将其与PBSMT进行融合,最后利用仿真实验和实际应用来验证翻译模型的性能。结果表明NMT+PBSMT在迭代至895次时,损失值趋于平稳,BLEU评估分数为0.87,同时在数据集TED2020、UM-Corpus、UNv5.0中的训练时间和BLEU分数分别为1.97 h、1.72 h、1.85 h和0.90、0.96、0.93,结果均优于对比翻译模型。这说明研究构建的NMT+PBSMT翻译模型具有较高的有效性和可行性,能够为英语翻译提供有效支持和帮助。 展开更多
关键词 NMT模型 PBSMT模型 语料库 机器翻译 无监督
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