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本发明涉及一种基于低频词表示增强的汉越神经机器翻译的方法,属于自然语言处理领域。神经机器翻译中的低频词是影响翻译模型性能的一个关键因素。由于低频词在数据集中出现的次数少,训练过程中低频词的表示不够准确,这一问题在低资源神经机器翻译任务中影响更为突出。本发明利用单语数据上下文信息来学习低频词的概率分布,并根据该分布重新计算低频词的词嵌入,然后在所得词嵌入的基础上重新训练Transformer模型,从而有效缓解了低频词表示不准确问题。本发明分别在汉‑越和越‑汉两个低资源翻译任务上进行实验,实验结果表
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113051936 A
(43)申请公布日 2021.06.29
(21)申请号 202110280508.1
(22)申请日 2021.03.16
(71)申请人 昆明理工大学
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