Resumen

A nivel de vocabulario de recursos en inglés, debido a la falta de una estructura de alineación de vocabulario, la traducción de la traducción automática neuronal tiene el problema de la falta de fidelidad. Este documento propone un marco que integra una estructura de alineación de vocabulario para la traducción automática neuronal a nivel de vocabulario. Bajo el marco propuesto, el decodificador de la traducción automática neuronal recibe información externa de alineación de vocabulario durante cada paso del proceso de decodificación para aliviar aún más el problema de falta de estructura de alineación de vocabulario. Específicamente, este artículo utiliza la estructura de alineación de palabras de la traducción automática estadística como información externa de alineación de vocabulario e la introduce en el paso de decodificación de la traducción automática neuronal. El modelo se basa principalmente en la traducción automática neuronal, e integra la estructura de alineación de vocabulario de la traducción automática estadística sobre la base de redes neuronales y la expresión continua de palabras. En la etapa de decodificación del modelo

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Traducción; Traducción automática neuronal; Estructura de alineación de vocabulario; Proceso de decodificación; Traducción automática estadística; Métodos de procesamiento de datos
• Keywords:Translation; Neural machine translation; Vocabulary alignment structure; Decoding process; Statistical machine translation; Data processing methods