译文质量估计中基于Transformer的联合神经网络模型
Journal of Chinese Information Processing（2021）
摘要
译文质量估计作为机器翻译中的一项重要任务,在机器翻译的发展和应用中发挥着重要的作用.该文提出了一种简单有效的基于Transformer的联合模型用于译文质量估计.该模型由Transformer瓶颈层和双向长短时记忆网络组成,Transformer瓶颈层参数利用双语平行语料进行初步优化,模型所有参数利用译文质量估计语料进行联合优化和微调.测试时,将待评估的机器译文使用强制学习和特殊遮挡与源语言句子一起输入联合神经网络模型以预测译文的质量.在CWMT18译文质量估计评测任务数据集上的实验结果表明,该模型显著优于在相同规模训练语料下的对比模型,和在超大规模双语语料下的最优对比模型性能相当.
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