利用单语数据改善检索增强神经机器翻译

本研究针对传统的检索增强神经机器翻译系统在利用双语语料时存在的局限，探讨了如何通过直接在目标语言中检索相关片段，来有效利用可用的单语目标语料。研究表明，通过改进的跨语言检索系统，采用句子级和词级匹配目标，显著提升了翻译性能，尤其是在目标单语资源远超平行数据的真实场景中。