Hierarchical-Multiple-Features-Combination-Model

文章链接

http://jxmu.xmu.edu.cn/upload/html/20200210.html

发表期刊

《厦门大学学报(自然科学版)》

摘要

针对维汉机器翻译中存在的维吾尔语形态复杂性和数据稀疏性问题, 提出了一种层次化融合多个维语语法特征的神经网络机器翻译模型。该模型采用四种特征（词干、词性、词缀、词缀形态）作为源端语言的附加信息，引入层次化多特征融合的神经网络结构，分层处理维语的词干级和词缀级特征，用于增强翻译系统对维语的句法结构和语义知识的学习能力，从而提高维汉机器翻译质量。

Usage

OpenNMT-tf requires:

• Python >= 2.7
• TensorFlow >= 1.4 and < 2.0

Command line

OpenNMT-tf comes with several command line utilities to prepare data, train, and evaluate models. For all tasks involving a model execution, OpenNMT-tf uses a unique entrypoint: onmt-main.

• the run type: train_and_eval, train, eval, infer, export, or score
• the model type
• the parameters described in a YAML file

Main Script

onmt-main <run_type> --model_type --auto_config --config <config_file.yml>