基于QE的机器翻译重排序方法研究  

The Study on the Method of Machine Translation Reordering Based on QE

作　　者：翟煜锦 李培芸 项青宇 李茂西[1] 裘白莲 钟茂生[1] 王明文[1] ZHAI Yujin;LI Peiyun;XIANG Qingyu;LI Maoxi;QIU Bailian;ZHONG Maosheng;WANG Mingwen(College of Computer Information Engineering,Jiangxi Normal University,Nanchang Jiangxi 330022,China)

机构地区：[1]江西师范大学计算机信息工程学院

出　　处：《江西师范大学学报（自然科学版）》2020年第1期46-50,88,共6页Journal of Jiangxi Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金(61662031,61462044,61877031,61876074)资助项目

摘　　要：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.A multi-model ensemble quality estimation method is proposed,which integrates the BERT context vectors.Based on quality estimation,a multi-candidate translation reordering method has been proposed.The experimental results show that both methods have achieved good results.

关 键 词：机器翻译 机器翻译质量估计 重排序 编码器-解码器模型 卷积神经网络 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]