融合翻译记忆的神经机器翻译研究
孙祎
靳晟
新疆农业大学计算机与信息工程学院 乌鲁木齐 830052
摘要：神经机器翻译作为机器翻译领域的主流研究方向,已有多种应用场景.翻译记忆作为计算机辅助翻译的基础,可以为要翻译的源语句提供最相似的双语句对,并将其用于辅助翻译的生成.而在小规模数据上翻译记忆的效果还有待提高.针对此问题,提出一种新的将翻译记忆并与神经机器翻译相融合的方法.首先,通过聚类将训练语料分为多个蔟;其次,在翻译过程中根据输入向量与簇中心向量的相似度进行检索,获得高质量语义信息的翻译记忆;最后,将翻译记忆融合到模型中.该文在中英翻译数据集上进行实验,实验结果表明,与基准模型相比,该方法可以使模型性能获得显著提升.
关键词：神经机器翻译翻译记忆聚类检索
分类号：TP391.2(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-10-20
在线出版日期：2026-01-16（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 2773-2778,2841 )
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