神经机器翻译凭借其良好性能成为目前机器翻译的主流方法,然而,神经机器翻译编码器能否学习到充分的语义信息一直是学术上亟待探讨的问题。为了探讨该问题,该文通过利用抽象语义表示(abstract meaning representation, AMR)所包含的语...神经机器翻译凭借其良好性能成为目前机器翻译的主流方法,然而,神经机器翻译编码器能否学习到充分的语义信息一直是学术上亟待探讨的问题。为了探讨该问题,该文通过利用抽象语义表示(abstract meaning representation, AMR)所包含的语义特征,分别从单词级别、句子级别两种不同的角度去分析神经机器翻译编码器究竟在多大程度上能够捕获到语义信息,并尝试利用额外的语义信息提高机器翻译性能。实验表明:首先神经机器翻译编码器能够学习到较好的单词级和句子级语义信息;其次,当神经机器翻译的训练集规模较小时,利用额外语义信息能够提高翻译性能。展开更多
文摘神经机器翻译凭借其良好性能成为目前机器翻译的主流方法,然而,神经机器翻译编码器能否学习到充分的语义信息一直是学术上亟待探讨的问题。为了探讨该问题,该文通过利用抽象语义表示(abstract meaning representation, AMR)所包含的语义特征,分别从单词级别、句子级别两种不同的角度去分析神经机器翻译编码器究竟在多大程度上能够捕获到语义信息,并尝试利用额外的语义信息提高机器翻译性能。实验表明:首先神经机器翻译编码器能够学习到较好的单词级和句子级语义信息;其次,当神经机器翻译的训练集规模较小时,利用额外语义信息能够提高翻译性能。
