| 低资源场景下印尼语-汉语机器翻译
模型对比分析研究 |
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| 引用本文： | 李 霞,马骏腾,肖莉娴,王连喜.低资源场景下印尼语-汉语机器翻译
模型对比分析研究[J].湖南工业大学学报,2020,34(3):10-16. |
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| 作者姓名： | 李 霞 马骏腾 肖莉娴 王连喜 |
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| 作者单位： | 广东外语外贸大学 广州市非通用语种智能处理重点实验室
广东外语外贸大学 信息科学与技术学院,广东外语外贸大学 信息科学与技术学院,广东外语外贸大学 东方语言文化学院,广东外语外贸大学 广州市非通用语种智能处理重点实验室
广东外语外贸大学 信息科学与技术学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助面上项目（61976062），国家社会科学基金资助项目（17CTQ045），广东省普通高校“人
工智能”重点领域专项基金资助项目（2019KZDZX1016），广州市科技计划基金资助项目（201904010303） |
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| 摘 要： | 低资源场景下神经机器翻译模型的翻译效果通常不如大规模训练数据下的模型翻译效果好。针对这个问题,选取RNN-based和Transformer-based两个主流神经机器翻译模型进行研究,探究在印尼语到汉语翻译在低资源场景下的机器翻译效果,并通过实验分析和案例分析,给出两种模型在印尼语到汉语低资源场景下翻译的适应性分析。
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| 关 键 词： | 神经机器翻译 序列到序列翻译模型 低资源语言 印尼语-汉语 Transformer |
| 收稿时间： | 2020/4/2 0:00:00 |
A Comparative Study on Indonesian-Chinese Machine Translation Models in
Low-Resource Scenarios |
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| LI Xi,MA Junteng,XIAO Lixian and WANG Lianxi.A Comparative Study on Indonesian-Chinese Machine Translation Models in
Low-Resource Scenarios[J].Journal of Hnnnan University of Technology,2020,34(3):10-16. |
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| Authors: | LI Xi MA Junteng XIAO Lixian and WANG Lianxi |
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| Abstract: | The results of neural machine translation models in low-resource scenario is generally not as good as that of models under large-scale training data. For this issue, RNN-based and Transformer-based mainstream neural machine translation models are selected for a study on the effect of neural machine translation models in the Indonesian to Chinese low-resource scenario. Several experiments are carried out and through experimental analysis and case studies, as well as an adaptability analysis given to the two models. |
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