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En los ltimos aos, la traduccin automtica basada en redes neuronales se ha convertido en el mtodo dominante en el campo de la traduccin automtica, pero siguen existiendo retos como la insuficiencia de corpus paralelos y la escasez de datos en el campo de la traduccin de bajos recursos. Los modelos de traduccin automtica existentes suelen entrenarse con conjuntos de datos de segmentacin por granularidad de palabras. Sin embargo, las distintas granularidades de segmentacin contienen informacin y caractersticas gramaticales y semnticas diferentes. Si slo se tiene en cuenta la granularidad de las palabras, se limitar el entrenamiento eficiente de los sistemas neuronales de traduccin automtica. Con el objetivo de resolver el problema de la escasez de datos causada por la falta de corpus paralelos uigur-chino y la compleja morfologa uigur, este artculo propone un mtodo de entrenamiento granular de segmentacin multiestrategia para slabas, slabas marcadas, palabras y fusin de palabras silbicas y se centra en redes neuronales recurrentes tradicionales y redes neuronales convolucionales; la desventaja de la red es construir un modelo de traduccin automtica neural uigur-chino transformador basado enteramente en el mecanismo de autoatencin multicabezal. En CCMT2019, los resultados de la dimensin en conjuntos de datos bilinges uygur-chino muestran que el efecto del mtodo de entrenamiento de granularidad de traduccin mltiple es significativamente mejor que el resto de sistemas de traduccin de segmentacin de granularidad, mientras que el modelo Transformer puede obtener un valor BLEU ms alto que el modelo de traduccin uygur-chino basado en Self-Attention-RNN.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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