CẢI TIẾN MÔ HÌNH GIÓNG HÀNG TRONG DỊCH MÁY THỐNG KÊ CẶP NGÔN NGỮ VIỆT-ANH VỚI KỸ THUẬT CHIA NHỎ TỪ

Trong hệ thống dịch máy thống kê (Statistical Machine Translation - SMT), gióng hàng từ là một nhiệm vụ quan trọng và có ảnh hưởng lớn đến chất lượng hệ dịch. Hiện nay, chưa có nghiên cứu nào sử dụng các kỹ thuật chia nhỏ từ cho hệ thống dịch máy thống kê cặp ngôn ngữ Việt-Anh. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một hướng tiếp cận sử dụng các kỹ thuật chia nhỏ từ vào hệ thống dịch máy thống kê nhằm nâng cao chất lượng gióng hàng từ, từ đó nâng cao chất lượng hệ dịch cho cặp ngôn ngữ Việt-Anh. Ngoài việc áp dụng kỹ thuật chia nhỏ từ như một bước tiền xử lý, chúng tôi còn đề xuất cải tiến mô hình gióng hàng từ để nâng cao chất lượng hệ dịch. Phương pháp đề xuất đã được cài đặt, thử nghiệm với các kỹ thuật chia nhỏ từ khác nhau như BPE, Wordpiece, unigram và Morfessor, kết quả thử nghiệm cho thấy, việc áp dụng phương pháp đề xuất đều giúp tăng điểm BLEU so với kết quả baseline, với kết quả cao nhất sử dụng kỹ thuật BPE giúp tăng 0.81 điểm BLEU.