动态融入k近邻知识的领域机器翻译方法

模式识别与人工智能页数： 11 2024-11-15

摘要：基于k近邻检索的领域机器翻译方法通过解码器预测分布与k近邻知识的融合提升翻译性能，但检索知识的不准确性可能会对模型预测产生干扰.为此，文中提出动态融入k近邻知识的领域机器翻译方法.首先，通过评估解码器输出分布的置信度，结合门控机制，动态判断是否融合k近邻结果，灵活调整k近邻知识的融合程度.然后，引入自适应k值模块，减少错误知识干扰.同时，设计分布引导损失，引导模型输出逐步逼近目... （共11页）

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