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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Syntax-Based Context Representation for Statistical Machine Translation 통계적 기계 번역을 위한 구문 기반 컨텍스트 표현

Kehai CHEN, Tiejun ZHAO, Muyun YANG

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요약 :

번역 맥락에 대한 의미론적 표현을 학습하는 것은 통계적 기계 번역(SMT)에 도움이 됩니다. 이전의 노력은 명시적인 구조적 구문 정보를 캡처하는 데 약한 신경망을 통해 번역 컨텍스트에서 구문 및 의미론적 지식을 암시적으로 인코딩하는 데 중점을 두었습니다. 본 논문에서는 번역 문맥에서 구조적 구문 정보를 명시적으로 학습하여 번역 예측을 향상시키는 트리 기반 컨볼루셔널 아키텍처를 갖춘 새로운 신경망을 제안합니다. 구체적으로, 먼저 소스 구문 분석 트리가 있는 병렬 문장을 최소 구문 하위 트리 알고리즘을 기반으로 구문 기반 선형 시퀀스로 변환한 다음 선형 시퀀스에 대한 트리 기반 컨볼루션 네트워크를 정의하여 구문 기반 컨텍스트 표현과 번역 예측을 공동으로 학습합니다. 유효성 검증을 위해 제안된 모델을 구문 기반 SMT에 통합하였다. 대규모 중국어-영어 및 독일어-영어 번역 작업에 대한 실험은 제안된 접근 방식이 여러 기본 시스템에 비해 실질적이고 상당한 개선을 달성할 수 있음을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.12 pp.3226-3237
발행일
2018/12/01
공개일
2018/08/24
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDP7209
원고의 종류
PAPER
범주
자연 언어 처리

작성자

Kehai CHEN
  Harbin Institute of Technology
Tiejun ZHAO
  Harbin Institute of Technology
Muyun YANG
  Harbin Institute of Technology

키워드