深度递归的层次化机器翻译模型

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摘要：深度学习在自然语言处理中有很多的应用。深度网络的主要作用是捕获隐藏在语言结构中更深的语义信息。本文出发点为根据原有句子中的对齐作为深度网络生成结构的指导,并融合原有深度翻译模型的优点,提出了深度递归的层次化机器翻译模型。相对于已有的神经翻译模型来说,更好的结合了层次化的翻译过程,同时这种方法结合循环神经网络和递归神经网络的优点。层次化规则的归纳包含两个部分:短语和形式化规则的归纳,而在本文的建模过程中模拟了这两个部分且符合归纳过程。本文在训练中采用单词级语义错误,单语短语/规则语义错误和双语短语/规则语义错误构造目标函数,训练中能够更好平衡语义中三个部分的影响,同时考虑到对齐信息以指导层次化深度神经网络的训练。在解码过程中通过生成部分翻译结果的语义向量,最终得到句子间的语义关系,这样可以在语法结构中加入了语义信息,克服了原有层次化模型语义信息缺乏的问题。相对于经典的基线系统,本模型的实验结果说明了深度递归的层次化机器翻译模型有效性,相对于经典的基线系统提高了1.49-1.84 BLEU分数。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90818X/201639/748374885048495448524853484850.html

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关键词：机器翻译 cqvip 神经网络 自然语言 语言处理 循环神经网络 递归神经网络 层次化递归神经网络