基于融合CNN和Transformer的分离结构机器翻译模型
Separate structure machine translation model based on fusion of CNN and Transformer
重庆邮电大学 软件工程学院, 重庆 400065
摘要
针对基于Transformer的机器翻译模型中存在的运行效率不高、计算参数过大以及计算复杂度过高的问题，提出一种基于融合CNN和Transformer的分离结构机器翻译模型。首先，对于运行效率不高和计算参数过大的问题，使用计算注意力模块和归一化模块分离的结构保证堆叠多层结构的可复用性，提高运行效率和降低计算参数。其次，引入了卷积计算模块和原始自注意力模块进行融合，原始自注意力模块用于计算全局上下文语义关系，卷积计算模块用于计算局部上下文语义关系，降低模型的复杂度。与其他机器翻译模型在相同的数据集进行实验对比，实验结果表明，该模型的计算参数最低，效果也比其他模型表现得更好。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(62072066)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.07.0274
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 432-435
文章编号: 1001-3695(2022)02-018-0432-04
发布历史
[2021-09-19] 优先出版
[2022-02-05] 印刷出版
引用本文
葛君伟, 涂兆昊, 方义秋. 基于融合CNN和Transformer的分离结构机器翻译模型 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (2): 432-435. (Ge Junwei, Tu Zhaohao, Fang Yiqiu. Separate structure machine translation model based on fusion of CNN and Transformer [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (2): 432-435. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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