《表2 模型表现对照：机器学习的地名专名音译技术研究》

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《机器学习的地名专名音译技术研究》

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音标生成方法的模型训练环境为GPU:GTX970M，CPU:i7-6700HQ，OS Window10 1803。由于模型网络的结构会直接影响到模型效果，本文对3组不同结构的网络模型进行了实验:模型1包含2个隐藏层，每个隐藏层128个单元；模型2包含1个隐藏层，每个隐藏层128个单元；模型3包含2个隐藏层，每个隐藏层64个单元。由于生成结果难以做到完全精准，本文除了采用准确率外，还采用了基于精确度的相似性度量方法BLEU（bi-lingual evaluation understudy）[16]和基于召回率的相似性度量方法ROUGE（recall-oriented understudy for gisting evaluation）[17]对模型进行评价。