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J-GLOBAL ID：201802222875486233   整理番号：18A0518012

付加入力特徴としてのラジカルと文字レベル日中神経機械翻訳の改善【Powered by NICT】

Improving character-level Japanese-Chinese neural machine translation with radicals as an additional input feature

著者 (2件)： Zhang Jinyi (Graduate School of Engineering, Gifu University Gifu, Japan) ,  Matsumoto Tadahiro (Faculty of Engineering, Gifu University Gifu, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IALP  ページ： 172-175  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,ニューラル機械翻訳(NMT)は,印象的な結果を得ることが証明されている。入力語のいくつかの付加的言語学的特徴はwordlevel NMTを改善するが,いかなる付加的な性格特性は,今までのところ文字レベルNMTを改善するために使用されていない。本論文では,著者らは,文字特徴情報として,漢字(または漢字)のラジカルは文字レベルNMTの更なる改善を容易に提供できることを示した。WAT2016日中科学論文抜粋コーパス(ASPEC JP)に関する実験では,提案した方法は,二つの視点:パープレキシティとBLEUに従って翻訳品質を改善することを見出した。ラジカル入力特徴のモデルと文字レベルNMTは,試験セット,ASPEC JPとWAT2016日本中国翻訳サブタスクに最良のシステムで約8.6BLEU点の改善は40.61BLEU点の最新の結果を得た。追加入力特徴と文字レベルNMTに優ることを開発試験セットにおける約1.5および1.4BLEUまでない点とコーパスのテストセットであった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 日本 ,  品質 ,  漢字 ,  コーパス ,  *ラジカル ,  中華人民共和国 ,  言語学 ,  *機械翻訳
準シソーラス用語： パープレキシティ ,  性格特性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (4件)： ラジカル ,  文字 ,  神経 ,  機械翻訳