基于QE的机器翻译重排序方法研究

发布时间：2024-02-04 07:04

　　该文提出了一种融合BERT语境向量的多模型集成的翻译质量估计方法,以及基于译文质量估计的多候选译文重排序方法,实验结果表明,这2种方法均取得了较好的实验效果.

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【部分图文】：

图1CCNN模型结构图

为了结合BERT语境词向量与质量向量,将每个目标词对应的2种向量分别输入卷积神经网络中,计算出描述整个译文的忠实度向量和流利度向量,然后将忠实度向量和流利度向量连接,输入单个节点的全连接层,使用sigmoid激活函数输出译文质量得分.模型的整体结构如图1所示,图1中左下、右下部分....