《表2 英语-法语对偶学习翻译的实验结果[16]Tab.2 Experimental results of dual learning English-French translation resul

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《基于半监督学习的小语种机器翻译算法》

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注:L表示使用了全部平行数据，S表示使用了10%平行数据.

在已有的基于对偶学习思想的机器翻译研究中，效果较好的是He等[16]的研究，将对偶学习方法与基线NMT[4]和基于NMT的伪平行语料的方法[9]进行比较，使用的语料库均为近1 200万句英语-法语双语语料，结果如表2所示.实验结果表明，对偶学习使用10%的平行数据就能比拟NMT使用全部数据所达到的翻译准确度，这对于只有少量平行数据的翻译场景有借鉴意义.然而对于小语种翻译而言，由于语料资源匮乏，无法获取与英语-法语双语语料库规模相当的语料库，这也是本文实验结果与其存在较大差异的原因.