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低资源维汉神经机器翻译研究
被引量：
3
1
作者
王坤
殷明明
+8 位作者
俞鸿飞
韩冬
斯拉吉艾合麦提·如则麦麦提
西热
艾力
·
海热拉
刘文其
艾山·吾买尔
李军辉
段湘煜
张民
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第6期638-642,共5页
该文介绍了在第15届全国机器翻译大会的机器翻译评测项目中苏州大学的参赛情况,主要介绍参评系统使用的神经机器翻译模型基准结构以及采用的策略、方法,并介绍该系统在评测数据上的实验性能.
关键词
神经机器翻译
维汉翻译
低资源机器翻译
下载PDF
职称材料
基于Django的汉维人名在线翻译系统
被引量：
3
2
作者
西热
艾力
·
海热拉
艾山·吾买尔
王路路
《现代计算机》
2020年第18期19-22,32,共5页
人名是文本中表达关键信息的部分,机器翻译系统在人名翻译上的表现对翻译质量具有重要影响。人名翻译作为命名实体翻译的重要部分,具有重要的研究意义。设计与实现基于Django的汉语-维吾尔语人名自动翻译网络服务接口,供机器翻译、关键...
人名是文本中表达关键信息的部分,机器翻译系统在人名翻译上的表现对翻译质量具有重要影响。人名翻译作为命名实体翻译的重要部分,具有重要的研究意义。设计与实现基于Django的汉语-维吾尔语人名自动翻译网络服务接口,供机器翻译、关键词翻译等系统使用。采用TensorFlow框架搭建翻译模型并实现Django Web服务接口。实验结果显示,该翻译模型的准确率达到93.7%,服务接口翻译速度达到每秒139.72个字符,具有良好的并发性。
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关键词
汉语
维吾尔语
人名
DJANGO
循环神经网络
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职称材料
带标记音节的双向维汉神经机器翻译方法
被引量：
3
3
作者
艾山·吾买尔
斯拉吉艾合麦提·如则麦麦提
+4 位作者
西热
艾力
·
海热拉
刘文其
吐尔根·依布拉音
汪烈军
瓦依提·阿不力孜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第4期161-168,共8页
近年来,基于神经网络的机器翻译成为机器翻译领域的主流方法,但是在低资源翻译领域中仍存在平行语料不足和数据稀疏的挑战。针对维-汉平行语料不足和维吾尔语形态复杂所导致的数据稀疏问题,从维吾尔语的音节特点出发,将单词切分成音节,...
近年来,基于神经网络的机器翻译成为机器翻译领域的主流方法,但是在低资源翻译领域中仍存在平行语料不足和数据稀疏的挑战。针对维-汉平行语料不足和维吾尔语形态复杂所导致的数据稀疏问题,从维吾尔语的音节特点出发,将单词切分成音节,同时融入BME(Begin,Middle,End)标记思想,提出一种基于带标记音节的神经网络机器翻译方法。与使用单词粒度和BPE粒度的两类神经网络机器翻译方法对比,该方法在维-汉机器翻译任务中分别提升7.39与3.04个BLEU值,在汉-维机器翻译任务中分别提升5.82与3.09个BLEU值,可见在平行语料不足的条件下,该方法有效地提升了维-汉机器翻译的质量。
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关键词
神经机器翻译
数据稀疏
音节粒度
维汉神经机器翻译
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职称材料
题名
低资源维汉神经机器翻译研究
被引量：
3
1
作者
王坤
殷明明
俞鸿飞
韩冬
斯拉吉艾合麦提·如则麦麦提
西热
艾力
·
海热拉
刘文其
艾山·吾买尔
李军辉
段湘煜
张民
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第6期638-642,共5页
基金
国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作”重点专项(2016YFE0132100)
国家自然科学基金(61673289,61662077)
新疆多语种信息技术实验室开放课题(2016D03023)资助项目
文摘
该文介绍了在第15届全国机器翻译大会的机器翻译评测项目中苏州大学的参赛情况,主要介绍参评系统使用的神经机器翻译模型基准结构以及采用的策略、方法,并介绍该系统在评测数据上的实验性能.
关键词
神经机器翻译
维汉翻译
低资源机器翻译
Keywords
neuralmachine translation
Uyghur-to-Chinese translation
low resource machine translation
分类号
TP302.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于Django的汉维人名在线翻译系统
被引量：
3
2
作者
西热
艾力
·
海热拉
艾山·吾买尔
王路路
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学新疆多语种信息技术实验室
出处
《现代计算机》
2020年第18期19-22,32,共5页
基金
国家自然科学基金项目(No.61662077,61262060)
新疆多语种信息技术实验室开放课题(No.2016D03023)。
文摘
人名是文本中表达关键信息的部分,机器翻译系统在人名翻译上的表现对翻译质量具有重要影响。人名翻译作为命名实体翻译的重要部分,具有重要的研究意义。设计与实现基于Django的汉语-维吾尔语人名自动翻译网络服务接口,供机器翻译、关键词翻译等系统使用。采用TensorFlow框架搭建翻译模型并实现Django Web服务接口。实验结果显示,该翻译模型的准确率达到93.7%,服务接口翻译速度达到每秒139.72个字符,具有良好的并发性。
关键词
汉语
维吾尔语
人名
DJANGO
循环神经网络
Keywords
Chinese
Uyghur
Person Name
Django
Recurrent Neural Network
分类号
TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
H085 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
带标记音节的双向维汉神经机器翻译方法
被引量：
3
3
作者
艾山·吾买尔
斯拉吉艾合麦提·如则麦麦提
西热
艾力
·
海热拉
刘文其
吐尔根·依布拉音
汪烈军
瓦依提·阿不力孜
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学新疆多语种信息技术实验室
新疆大学软件学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第4期161-168,共8页
基金
国家自然科学基金(61662077)
新疆多语种信息技术实验室开放课题(2016D03023)
国家语委项目(ZDI135-54)。
文摘
近年来,基于神经网络的机器翻译成为机器翻译领域的主流方法,但是在低资源翻译领域中仍存在平行语料不足和数据稀疏的挑战。针对维-汉平行语料不足和维吾尔语形态复杂所导致的数据稀疏问题,从维吾尔语的音节特点出发,将单词切分成音节,同时融入BME(Begin,Middle,End)标记思想,提出一种基于带标记音节的神经网络机器翻译方法。与使用单词粒度和BPE粒度的两类神经网络机器翻译方法对比,该方法在维-汉机器翻译任务中分别提升7.39与3.04个BLEU值,在汉-维机器翻译任务中分别提升5.82与3.09个BLEU值,可见在平行语料不足的条件下,该方法有效地提升了维-汉机器翻译的质量。
关键词
神经机器翻译
数据稀疏
音节粒度
维汉神经机器翻译
Keywords
neural machine translation
sparse data
syllable level
Uyghur-Chinese neural machine translation
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低资源维汉神经机器翻译研究
王坤
殷明明
俞鸿飞
韩冬
斯拉吉艾合麦提·如则麦麦提
西热
艾力
·
海热拉
刘文其
艾山·吾买尔
李军辉
段湘煜
张民
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019
3
下载PDF
职称材料
2
基于Django的汉维人名在线翻译系统
西热
艾力
·
海热拉
艾山·吾买尔
王路路
《现代计算机》
2020
3
下载PDF
职称材料
3
带标记音节的双向维汉神经机器翻译方法
艾山·吾买尔
斯拉吉艾合麦提·如则麦麦提
西热
艾力
·
海热拉
刘文其
吐尔根·依布拉音
汪烈军
瓦依提·阿不力孜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
3
下载PDF
职称材料
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