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        通過標點恢復提高機器同傳效果
        專業翻譯機構--麗都翻譯公司-因為專業 所以卓越   2020-01-15 15:48:15 作者:麗都國際 來源: 文字大小:[][][]
        在機器同傳(MSI)流水線系統中,將自動語音識別(ASR)的輸出直接輸入神經機器翻譯(NMT)中會產生語義不完整問題,為解決該問題,提出了基于BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers)和Focal Loss的模型。首先,將ASR系統生成的幾個片段緩存并組成一個詞串;然后,使用基于BERT的序列標注模型恢復該詞串的標點符號,并利用Focal Loss作為模型訓練過程中的損失函數來緩解無標點樣本比有標點樣本多的類別不平衡問題;最后,將標點恢復后的詞串輸入NMT中。在英-德和漢-英翻譯上的實驗結果表明,在翻譯質量上,使用提出的標點恢復模型的MSI,比將ASR輸出直接輸入NMT的MSI分別提高了8.19 BLEU和4.24 BLEU,比使用基于注意力機制的雙向循環神經網絡標點恢復模型的MSI分別提高了2.28 BLEU和3.66 BLEU。因此所提模型可以有效應用于MSI中。 
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