计算机应用

作者：高盛祥, 侯哲, 余正涛, 赖华

单位：1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院，昆明 650504；2.云南省人工智能重点实验室（昆明理工大学），昆明 650504

关键词：汉越神经机器翻译,实体翻译,双语词典,指针网络,低资源

基金：国家自然科学基金资助项目(62376111);云南高新技术产业发展项目(201606);云南省重大科技专项计划项目(202303AP140008);云南省基础研究计划项目(202001AS070014);云南省科技人才与平台计划项目(202105AC160018)

在汉越低资源翻译任务中，句子中的实体词准确翻译是一大难点。针对实体词在训练语料中出现的频率较低，模型无法构建双语实体词之间的映射关系等问题，构建一种融入实体翻译的汉越神经机器翻译模型。首先，通过汉越实体双语词典预先获取源句中实体词的翻译结果；其次，将结果拼接在源句末端作为模型的输入，同时在编码端引入“约束提示信息”增强表征；最后，在解码端融入指针网络机制，以确保模型能复制输出源端句的词汇。实验结果表明，该模型相较于跨语言模型XLM-R （Cross-lingual Language Model-RoBERTa）的双语评估替补（BLEU）值在汉越方向提升了1.37，越汉方向提升了0.21，时间性能上相较于Transformer该模型在汉越方向和越汉方向分别缩短3.19%和3.50%，可有效地提升句子中实体词翻译的综合性能。

来源：2025年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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