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Updated: Jun 5, 2025

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Published on: December 15, 2023

一种基于分割图形卷积自注意编码的神经机器翻译方法

Fei Wan¹, Ping Li²

¹School of Management, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, China.

PeerJ. Computer science

|December 13, 2024

概括

本研究介绍了神经机器翻译 (NMT) 的分割图卷积自我注意编码 (SGSE). 通过提高翻译性能和减少模型复杂性,SGSE提高了跨语言沟通和团队协作效率.

科学领域:

自然语言处理自然语言处理.
深度学习 (Deep Learning) 是一种深度学习.
计算语言学计算语言学

背景情况:

神经机器翻译 (NMT) 对于跨语言团队沟通至关重要.
当前的NMT方法在依赖关系编码中与非欧几里德空间和模型复杂性作斗争.

研究的目的:

提出一种新的方法,分离图卷积自我注意编码 (SGSE),用于增强NMT.
改进语法依赖关系的利用,减少模型的复杂性.

主要方法:

提取语法依赖关系并在非欧几里德空间中构建语法依赖图.
在一个统一的模型中开发分裂自我注意和语法语义自我注意网络.

主要成果:

SGSE显著提高了跨多个数据集的翻译性能.
提出的方法有效地减轻了模型的复杂性.
在团队协作和企业管理场景中观察到更好的结果.

结论:

SGSE为先进的NMT提供了一个有前途的方法.
这种方法可以提高跨语言协作团队的沟通效率.
这种方法有效地平衡了翻译质量和模型复杂性.

关键词:

图形的卷积可以表示.神经机器翻译神经机器翻译分裂自我注意力分成两个部分.语法依赖关系是语法依赖关系.

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