文献类型：期刊文章

作　　者：头旦才让[1,2] 仁青东主[2] 尼玛扎西[2] 于永斌[3] 邓权芯[3]

THUPTEN Tsering;RINCHEN Dhondub;NYIMA Tashi;YU Yong-bin;DENG Quan-xin(Key Laboratory of Tibetan Information Processing,Ministry of Education,Qinghai Normal University,Xining,810008;School of Information Science and Technology,Tibet University,Lhasa,850000;School of Information and Software Engineering,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu,610054)

机构地区：[1]青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室,西宁810008 [2]西藏大学信息科学技术学院,拉萨850000 [3]电子科技大学信息与软件工程学院,成都610054

出　　处：《电子科技大学学报》

基　　金：国家自然科学基金(61262051);国家社会科学基金(19XYY021);国家重点研发计划重点专项(2017YFB1402200);青海省科技计划(2017-GX-146,2017-ZJ-767)。

年　　份：2021

卷　　号：50

期　　号：2

起止页码：249-255

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：该文通过改进字节对编码算法,提出了带字数阈值的藏文字节对编码算法,优化了基于注意力机制的汉藏神经机器翻译模型。收集整理了100万汉藏句对和20万汉藏人名地名词典,训练了汉藏神经机器翻译模型。通过测试和验证,模型的BLEU值达到36.84。该模型的命名实体翻译效果优于已商用汉藏在线翻译系统。同时,该文的神经机器翻译模型已部署于汉藏机器翻译网站,实现了汉藏神经机器翻译系统的应用推广。

关 键 词：注意力机制  字节对编码  汉藏神经机器翻译  命名实体识别

分 类 号：TP391.1]