基于词典模型融合的神经机器翻译

来源：计算机工程与科学杂志2022年第8期北京时间：

作者：王煦, 贾浩, 季佰军, 段湘煜

单位：（苏州大学自然语言处理实验室，江苏 苏州 215006）

摘要：无监督神经机器翻译仅利用大量单语数据，无需平行数据就可以训练模型，但是很难在2种语系遥远的语言间建立联系。针对此问题，提出一种新的不使用平行句对的神经机器翻译训练方法，使用一个双语词典对单语数据进行替换，在2种语言之间建立联系，同时使用词嵌入融合初始化和双编码器融合训练2种方法强化2种语言在同一语义空间的对齐效果，以提高机器翻译系统的性能。实验表明，所提方法在中-英与英-中实验中比基线无监督翻译系统的BLEU值分别提高2.39和1.29，在英-俄和英-阿等单语实验中机器翻译效果也显著提高了。

关键词：神经网络,神经机器翻译,词典,无监督,

基金资助：国家自然科学基金（61673289）