Tecken-nivå Neural Machine Translation (NMT) modeller har nyligen uppnått imponerande resultat på många språkpar. De gör i huvudsak bra ifrån sig för indoeuropeiska språkpar, där språken har samma skrivsystem. Men när det gäller översättning mellan kinesiska och engelska innebär klyftan mellan de två olika skrivsystemen en stor utmaning på grund av bristen på systematisk korrespondens mellan de enskilda språkliga enheterna. I detta dokument möjliggör vi tecken-nivå NMT för kinesiska, genom att bryta ner kinesiska tecken till språkliga enheter som liknar den för indo-europeiska språk. Vi använder Wubi kodningsschema 1, som bevarar den ursprungliga formen och semantisk information om tecken, samtidigt som den är reversibel. Vi visar lovande resultat från träning Wubi-baserade modeller på karaktärs- och underordsnivå med återkommande såväl som konvolutionella modeller.
REF ) använde Wubi-metoden för att koda kinesiska tecken.
Character-level Chinese-English Translation through ASCII Encoding
{'venue': 'WMT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}