【摘 要】
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近年以来,神经网络机器翻译作为新兴的翻译技术,取得了极大的进步。翻译的译文不仅更加准确也更为流畅。但神经网络翻译同时还有许多问题需要改进。本文旨在以日中神经网络机
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近年以来,神经网络机器翻译作为新兴的翻译技术,取得了极大的进步。翻译的译文不仅更加准确也更为流畅。但神经网络翻译同时还有许多问题需要改进。本文旨在以日中神经网络机器翻译为实例,探讨词汇层面的问题和成因,并提出相应的模型改进方法。受限于模型的词表大小和语料资源的领域不匹配等原因,译文中存在未知词和词语的错翻漏翻等问题。因此,本文根据这些原因提出了使用subword,替换低频词,利用外部词典,采用领域自适应训练模型等多个改进方案。使用subword或者利用外部词典,可以克服词表过小的问题。替换低频词可以降低低
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