面向神经机器翻译的篇章级单语修正模型
发布时间：2019-10-28 12:46:11 所属栏目：评测 来源：小牛翻译
导读：副标题#e# 本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。 《面向神经机器翻译的篇章级单语修正模型》[1]是EMNLP2019上一篇关于篇章级神经机器翻译的工作。针对篇章级双语数据稀缺的问题，这篇文章探讨了如何利用篇章级单语数据来提升最终性能，提出了
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人工评价使用了来自通用测试集的700个样例，不包含DocrePair模型完全复制输入的情况。如表2所示，52%的样例被人工标注成具有相同的质量，剩余的样例中，73%被认为DocrePair输出更有优势，同样证实了模型的有效性。 为了分析DocRepair对篇章级翻译中特定问题的有效性，作者在专为英俄篇章级翻译现象构造的数据集[9]上进行了验证，结果如表3。deixis代表了句子间的指代问题，lex.c表示篇章中实体翻译的一致性问题，ell.infl和ell.VP分别对应了源语端中包含而目标语端不存在的名词形态和动词省略现象。
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