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J-GLOBAL ID:202202276525020993   整理番号:22A1037458

中国語および日本語翻訳のための深層学習モデルベース機械学習【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning Model-Based Machine Learning for Chinese and Japanese Translation
著者 (2件):
資料名:
巻: 2022  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1338A  ISSN: 1530-8669  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,研究者設計の背景として深層学習を取り上げ,近年の関連する切断エッジ研究結果を組み合わせて,日本の機械翻訳システムを完成する日本語と問題の言語特性に対処し,日本語と中国語の間の高類似性の特性に基づく日本語翻訳のための符号化復号化のニューラルネットワーク構造を決定し,そして,英語翻訳のニューラルネットワークアーキテクチャを参照し,隠れ層単位計算の基本構造と対応する改良を行った。訓練モデルを最適化し,統合日本機械翻訳システムを実行した。最後に,日本語と中国語の翻訳と日本語と中国語の翻訳モデルをテストし,最適モデル融合は39.52のBLEU値を達成した。Copyright 2022 Qiang Wang and Hongfeng Wang. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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無線通信一般 
引用文献 (24件):
  • K. Xiong, R. G. Verdonschot, K. Tamaoka, "The time course of brain activity in reading identical cognates: an ERP study of Chinese-Japanese bilinguals," Journal of Neurolinguistics, vol. 55, pp. 100911, 2020.
  • E. A. Burlingame, M. McDonnell, G. F. Schau, G. Thibault, C. Lanciault, T. Morgan, B. E. Johnson, C. Corless, J. W. Gray, Y. H. Chang, "SHIFT: speedy histological-to-immunofluorescent translation of a tumor signature enabled by deep learning," Scientific Reports, vol. 10, no. 1, article 17507, pp. 1-14, 2020.
  • T. Ananthanarayana, P. Srivastava, A. Chintha, A. Santha, B. Landy, J. Panaro, A. Webster, N. Kotecha, S. Sah, T. Sarchet, R. Ptucha, "Deep learning methods for sign language translation," ACM Transactions on Accessible Computing (TACCESS), vol. 14, no. 4, pp. 1-30, 2021.
  • A. Eriguchi, K. Hashimoto, Y. Tsuruoka, "Incorporating source-side phrase structures into neural machine translation," Computational Linguistics, vol. 45, no. 2, pp. 267-292, 2019.
  • Y. Liu, J. Zhang, "Deep learning in machine translation," Deep Learning in Natural Language Processing, pp. 147-183, Springer, Singapore, 2018.
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