TY -的A2 Wang Wei AU -王,鲁伊PY - 2020 DA - 2020/12/24 TI -神经网络基于无监督领域的机器翻译方法适应SP - 6657344六世- 2020 AB -依靠大规模平行语料库,神经在某些语言对机器翻译取得了巨大的成功。然而，高质量平行语料库的获取是机器翻译研究的主要难点之一。为了解决这一问题，本文提出了无监督域自适应神经网络机器翻译。该方法可以只用两个不相关的单语语料库进行训练，获得较好的翻译效果。本文首先通过在翻译规则中添加相关主题信息来衡量翻译规则的匹配度，并在解码过程中动态计算每个翻译规则与待翻译文档的相似度。其次，通过多训练任务的联合训练，源语言在翻译到目的语的过程中可以从第三语言的单语语料库中学习到与当前两种语言不平行的有用的语义和结构信息。实验结果表明，与传统的统计机器翻译方法相比，该方法能获得更好的翻译结果。SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/6657344 DO - 10.1155/2020/6657344 JF -复杂度PB - Hindawi KW - ER -