Neural Network Machine Translation Method Based on Unsupervised Domain Adaptation
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Relying on large-scale parallel corpora, neural machine translation has achieved great success in certain language pairs.
However, the acquisition of high-quality parallel corpus is one of the main difficulties in machine translation research.
In order to solve this problem, this paper proposes unsupervised domain adaptive neural network machine translation.
This method can be trained using only two unrelated monolingual corpora and obtain a good translation result.
This article first measures the matching degree of translation rules by adding relevant subject information to the translation rules and dynamically calculating the similarity between each translation rule and the document to be translated during the decoding process.
Secondly, through the joint training of multiple training tasks, the source language can learn useful semantic and structural information from the monolingual corpus of a third language that is not parallel to the current two languages during the process of translation into the target language.
Experimental results show that better results can be obtained than traditional statistical machine translation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Rui. 2020. Neural Network Machine Translation Method Based on Unsupervised Domain Adaptation. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143144
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Rui. Neural Network Machine Translation Method Based on Unsupervised Domain Adaptation. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143144
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Rui. Neural Network Machine Translation Method Based on Unsupervised Domain Adaptation. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143144
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1143144
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر