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融合指代消解的神经机器翻译研究

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篇章中的同一实体经常会呈现出不同的表述,形成一系列复杂的指代关系,这给篇章翻译带来了很大的挑战。该文重点探索指代消解和篇章神经机器翻译的融合方案,首先为指代链设计相应的指代表征;其次使用软约束和硬约束两种方法在翻译系统中实现指代信息的融合。该文建议的方法分别在英语-德语和中文-英语语言对上进行了实验,实验结果表明,相比于同期最好的句子级翻译系统,该方法能使翻译性能获得明显提升。此外,在英语-德语的代词翻译质量的专门评估中,准确率也有显著提升。
Neural Machine Translation Combined with Reference Resolution
The same entity in a document often occurs in multiple expressions,forming a series of complex referen-tial relations.To deal with this challenge to Document-level translation,this paper focuses on integrating reference resolution into Document-level machine translation.First,we design the reference representation for the reference chain;Then,we introduce a new translation mechanism to fuse reference representation by combining soft constraint and hard constraint.Experiments on English-German and Chinese-English datasets show that compared with the best sentence-level translation system,our methods can significantly improve translation performance.In addition,experiments show the our methods lead to a strong improvement in the task of evaluating the translation quality of English-German pronouns.

reference representationneural machine translationdocument-level machine translation

冯勤、贡正仙、李军辉、周国栋

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苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州 215006

指代表征 神经机器翻译 篇章级机器翻译

国家自然科学基金

61976148

2024

中文信息学报
中国中文信息学会,中国科学院软件研究所

中文信息学报

CSTPCDCHSSCD北大核心
影响因子:0.8
ISSN:1003-0077
年,卷(期):2024.38(6)