Tăng cường tri thức cú pháp cho dịch máy mạng neural sử dụng bộ mã hóa đồ thị

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Hồng Bửu Long Nguyễn, Hùng Việt Phạm

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 020 Library and information sciences

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh , 2022

Mô tả vật lý: 1725-1734

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 425795

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Dịch máy mạng neural (NMT) là một mô hình mới trong dịch máy (MT) được hỗ trợ bởi những tiến bộ gần đây trong kĩ thuật học sâu. Với các mạng neural, NMT đã trở thành hướng tiếp cận dịch tự động hứa hẹn trong những năm gần đây. Mặc dù, đã có những thành công rõ ràng, NMT có một nhược điểm quan trọng là không có khả năng tích hợp tri thức cú pháp vào mô hình dịch. Bài báo này đề xuất mở rộng mô hình NMT để kết hợp thông tin cú pháp bổ sung từ cây phân tích cú pháp thành phần. Chúng tôi biểu diễn các cây cấu trúc thành phần dưới dạng biểu đồ được mã hóa bằng bộ mã hóa đồ thị để nâng cao cơ chế tập trung, giúp bộ giải mã có thể tập trung vào cả biểu diễn chuỗi tuần tự và đồ thị ở mỗi bước giải mã. Các thực nghiệm cho thấy kết quả khả quan của phương pháp được đề xuất trên bộ dữ liệu Anh-Việt, chứng minh tính hiệu quả của phương pháp NMT khi được tích hợp thêm thông tin tri thức cú pháp.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR