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基于跨语种预训练语言模型XLM-R的神经机器翻译方法
被引量：
5
1
作者
王倩
李茂西
+1 位作者
吴水秀
王明文
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期29-36,共8页
探索将XLM-R跨语种预训练语言模型应用在神经机器翻译的源语言端、目标语言端和两端,提高机器翻译的质量。提出3种网络模型,分别在Transformer神经网络模型的编码器、解码器以及两端同时引入预训练的XLM-R多语种词语表示。在WMT英语-德...
探索将XLM-R跨语种预训练语言模型应用在神经机器翻译的源语言端、目标语言端和两端,提高机器翻译的质量。提出3种网络模型,分别在Transformer神经网络模型的编码器、解码器以及两端同时引入预训练的XLM-R多语种词语表示。在WMT英语-德语、IWSLT英语-葡萄牙语以及英语-越南语等翻译中的实验结果表明,对双语平行语料资源丰富的翻译任务,引入XLM-R可以很好地对源语言句子进行编码,从而提高翻译质量;对双语平行语料资源匮乏的翻译任务,引入XLM-R不仅可以很好地对源语言句子进行编码,还可以对源语言端和目标语言端的知识同时进行补充,提高翻译质量。
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关键词
跨
语种
预
训练
语言
模型
神经机器翻译
Transformer网络
模型
XLM-R
模型
微调
下载PDF
职称材料
融合XLM词语表示的神经机器译文自动评价方法
被引量：
1
2
作者
胡纬
李茂西
+1 位作者
裘白莲
王明文
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第9期46-54,共9页
机器译文自动评价对机器翻译的发展和应用起着重要的促进作用,其一般通过计算机器译文和人工参考译文的相似度来度量机器译文的质量。该文通过跨语种预训练语言模型XLM将源语言句子、机器译文和人工参考译文映射到相同的语义空间,结合...
机器译文自动评价对机器翻译的发展和应用起着重要的促进作用,其一般通过计算机器译文和人工参考译文的相似度来度量机器译文的质量。该文通过跨语种预训练语言模型XLM将源语言句子、机器译文和人工参考译文映射到相同的语义空间,结合分层注意力和内部注意力提取源语言句子与机器译文、机器译文与人工参考译文以及源语言句子与人工参考译文之间的差异特征,并将其融入基于Bi-LSTM神经译文自动评价方法中。在WMT 19译文自动评价数据集上的实验结果表明,融合XLM词语表示的神经机器译文自动评价方法显著提高了其与人工评价的相关性。
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关键词
机器翻译
译文自动评价
跨
语种
预
训练
语言
模型
差异特征
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职称材料
题名
基于跨语种预训练语言模型XLM-R的神经机器翻译方法
被引量：
5
1
作者
王倩
李茂西
吴水秀
王明文
机构
江西师范大学计算机信息工程学院
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期29-36,共8页
基金
国家自然科学基金(61662031)资助。
文摘
探索将XLM-R跨语种预训练语言模型应用在神经机器翻译的源语言端、目标语言端和两端,提高机器翻译的质量。提出3种网络模型,分别在Transformer神经网络模型的编码器、解码器以及两端同时引入预训练的XLM-R多语种词语表示。在WMT英语-德语、IWSLT英语-葡萄牙语以及英语-越南语等翻译中的实验结果表明,对双语平行语料资源丰富的翻译任务,引入XLM-R可以很好地对源语言句子进行编码,从而提高翻译质量;对双语平行语料资源匮乏的翻译任务,引入XLM-R不仅可以很好地对源语言句子进行编码,还可以对源语言端和目标语言端的知识同时进行补充,提高翻译质量。
关键词
跨
语种
预
训练
语言
模型
神经机器翻译
Transformer网络
模型
XLM-R
模型
微调
Keywords
cross-lingual pre-training language model
neural machine translation
Transformer neural network
XLM-R model
fine-tuning
分类号
TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合XLM词语表示的神经机器译文自动评价方法
被引量：
1
2
作者
胡纬
李茂西
裘白莲
王明文
机构
江西师范大学计算机信息工程学院
江西开放大学现代教育技术中心
江西师范大学管理科学与工程研究中心
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第9期46-54,共9页
基金
国家自然科学基金(61662031)。
文摘
机器译文自动评价对机器翻译的发展和应用起着重要的促进作用,其一般通过计算机器译文和人工参考译文的相似度来度量机器译文的质量。该文通过跨语种预训练语言模型XLM将源语言句子、机器译文和人工参考译文映射到相同的语义空间,结合分层注意力和内部注意力提取源语言句子与机器译文、机器译文与人工参考译文以及源语言句子与人工参考译文之间的差异特征,并将其融入基于Bi-LSTM神经译文自动评价方法中。在WMT 19译文自动评价数据集上的实验结果表明,融合XLM词语表示的神经机器译文自动评价方法显著提高了其与人工评价的相关性。
关键词
机器翻译
译文自动评价
跨
语种
预
训练
语言
模型
差异特征
Keywords
machine translation
automatic evaluation of machine translation
cross-lingual pre-trained language model
difference features
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于跨语种预训练语言模型XLM-R的神经机器翻译方法
王倩
李茂西
吴水秀
王明文
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
下载PDF
职称材料
2
融合XLM词语表示的神经机器译文自动评价方法
胡纬
李茂西
裘白莲
王明文
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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