Xuất phát từ hạn chế của các mô hình dịch máy hiện nay khi xử lý các ngôn ngữ ít tài nguyên như tiếng Việt, nghiên cứu đề xuất tích hợp thông tin từ đồ thị tri thức vào mô hình Transformer để tăng cường khả năng biểu diễn và hiểu biết ngữ nghĩa trong quá trình huấn luyện. Phương pháp này cho phép mô hình khai thác mối quan hệ giữa các thực thể, qua đó cải thiện khả năng liên kết ngữ nghĩa giữa ngôn ngữ nguồn và ngôn ngữ đích. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất đạt chất lượng dịch cao hơn so với mô hình Transformer truyền thống, đặc biệt trong việc dịch các thực thể và thuật ngữ chuyên biệt, đồng thời mở ra hướng nghiên cứu mới cho việc kết hợp đồ thị tri thức với các mô hình dịch máy mạng nơ-ron trong bối cảnh xử lý ngôn ngữ tiếng Việt.


Thêm một bài đánh giá
Xếp hạng
Không có bài đánh giá nào!