文章摘要:近年来，神经机器翻译的译文质量取得了显著的进步，但是其在训练过程中严重依赖平行的双语句子对。然而对于电子商务领域来说，平行资源是稀缺的，此外文化的不同导致产品信息表达存在风格差异。为了解决这两个问题，提出了一种基于风格感知的无监督领域适应算法，该算法在互训练方法中充分利用电子商务单语数据，同时引入拟知识蒸馏的方法处理风格差异。通过获取电商产品数据信息构建非平行双语语料，基于该语料以及中英新闻平行语料进行多组实验，结果表明相比于各种无监督领域适应方法该算法显著提高了翻译质量，较最强的基线系统提高了约5个BLEU点。此外将该算法在Ted，Law和Medical OPUS 3类数据上进一步拓展应用，均取得了更佳的翻译效果。

文章关键词:机器翻译,无监督,领域适应,风格感知,电子商务,

项目基金:国家自然科学基金(61673289),

论文作者:宁秋怡 史小静 段湘煜 张民 

作者单位:苏州大学计算机科学与技术学院 

论文分类号: H085;TP391.2

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