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基于RNN和CNN的蒙汉神经机器翻译研究
包乌格德勒1,2 赵小兵2
1.呼和浩特民族学院计算机系;2.中央民族大学信息工程学院
摘要:
该文探讨了基于RNN和CNN的蒙汉神经机器翻译模型,分别采用蒙古语的词模型、切分模型和子词模型作为翻译系统的输入信号,并与传统的基于短语的SMT进行了比较分析。实验结果表明,子词模型可以有效地提高RNN NMT和CNN NMT的翻译质量。同时实验结果也表明,基于RNN的蒙汉NMT模型的翻译性能已经超过传统的基于短语的蒙汉SMT模型。
关键词:
循环神经网络;卷积神经网络;神经机器翻译
DOI:
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