【摘 要】
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在现有的神经机器翻译方法中,稀有词通常被<unk>所代替,这给翻译建模带来了很大的挑战。文中提出一种新的稀有词模糊语义表示方法。该方法将层次聚类集成到编解码框架中,通过
【基金项目】
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2019年陕西省教育厅专项科研计划项目(19JK0090),2019年陕西省社会科学基金项目(2019M032)
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在现有的神经机器翻译方法中,稀有词通常被<unk>所代替,这给翻译建模带来了很大的挑战。文中提出一种新的稀有词模糊语义表示方法。该方法将层次聚类集成到编解码框架中,通过提供模糊的上下文信息来捕捉稀有词的语义。特别地,文中方法很容易扩展到基于Transformer的神经机器翻译模型中,并且学习所有词汇单词的模糊语义表示,以增强除了稀有词之外的句子表示。实验结果证明,所提出的方法具有较好地性能。
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