“基于回译的半监督神经机器翻译方法在低资源神经机器翻译取得了明显的效果,然而,由于汉缅双语资源稀缺、结构差异较大,传统基于Transformer的回译方法中编码端的Self-attention机制不能有效区别回译中产生的伪平行数据的噪声对句子编码的影响,致使译文出现漏译,多译,错译等问题。为此,该文提出基于模型不确定性为约束的半监督汉缅神经机器翻译方法,在Transformer网络中利用基于变分推断的蒙特卡洛Dropout构建模型不确定性注意力机制,获取到能够区分噪声数据的句子向量表征,在此基础上与Self-attention机制得到的句子编码向量进行融合,以此得到句子有效编码表征。实验证明,本文方法相比传统基于Transformer的回译方法在汉语-缅甸语和缅甸语-汉语两个翻译方向BLEU值分别提升了4.01和1.88个点,充分验证了该方法在汉缅神经翻译任务的有效性。”

“由于缅甸语存在特殊的字符组合结构,在图像文本识别研究方面存在较大的困难,直接利用现有的图像文本识别方法识别缅甸语图片存在字符缺失和复杂背景下识别效果不佳的问题。因此,本文提出一种融合多层语义特征图的缅甸语图像文本识别方法,利用深度卷积网络获得多层图像特征并对其融合获取多层语义信息,缓解缅甸语图像中由于字符嵌套导致特征丢失的问题。另外,在训练阶段采用MIX UP的策略进行网络参数优化,提高模型的泛化能力,降低模型在测试阶段对训练样本产生的依赖。实验结果表明,提出方法相比基线模型准确率提升了2.2%。”