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机器翻译译文质量估计(Quality Estimation,QE)是指在不需要人工参考译文的条件下,估计机器翻译系统产生的译文的质量,对机器翻译研究和应用具有很重要的价值。机器翻译译文质量估计经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果。该文首先介绍了机器翻译译文质量估计的背景与意义;然后详细介绍了句子级QE、单词级QE、文档级QE的具体任务目标、评价指标等内容,进一步概括了QE方法发展的三个阶段: 基于特征工程和机器学习的QE方法阶段,基于深度学习的QE方法阶段,融入预训练模型的QE方法阶段,并介绍了每一阶段中的代表性研究工作;最后分析了目前的研究现状及不足,并对未来QE方法的研究及发展方向进行了展望。 相似文献
2.
面向小语种机器翻译的平行语料库构建方法 总被引:1,自引:0,他引:1
神经机器翻译模型的训练效果在很大程度上取决于平行语料库的规模和质量。除了一些常见语言外,汉语与小语种间高质量平行语料库的建设一直处于滞后状态。现有小语种平行语料库多采用自动句子对齐技术利用网络资源构建而成,在文本质量和领域等方面有诸多局限性。采用人工翻译的方式可以构建高质量平行语料库,但是缺乏相关经验和方法。文中从机器翻译实践者和研究者角度出发,介绍了经济高效的人工构建小语种平行语料库的工作,包括其总体目标、实施过程、流程细节和最后结果。在构建过程中尝试并积累了各种经验,形成了小语种到汉语平行语料库构建方法、建议的总结。最终,成功构建了波斯语到汉语、印地语到汉语、印度尼西亚语到汉语各50万条高质量平行语料。实验结果表明,所构建的平行语料库有较好的质量,提高了小语种神经机器翻译模型的训练效果。 相似文献
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针铁矿是分布广泛、储量丰富的铁氧化物,其主要成分为α-羟基氧化铁(α-FeOOH)。为了探究针铁矿在催化H2O2烟气脱硝反应中的性能,本文通过沉淀-水解法制备了α-FeOOH,并在自行搭建的实验台上开展了α-FeOOH催化H2O2的低温烟气脱硝实验研究,深入分析了H2O2流量、H2O2浓度、汽化温度、反应温度和共存气体浓度等工况参数对脱硝性能的影响。采用离子色谱(IC)分析了单独脱硝反应和同时脱硫脱硝反应后的含氧酸成分,结合各项表征分析技术考察了催化剂反应前后的理化特性和稳定性。实验结果显示,随着汽化温度和反应温度的升高,NO的脱除效率先增加后降低;增加H2O2浓度对脱硝效率有明显的促进作用。当汽化温度为140℃、反应温度为160℃时,以2.5mL/h注入10mol/L的H2O2脱硝效率达到80%。当SO2浓度为1000μL/L时,脱硝效率提高至86.4%。离子色谱分析结果显示,单独脱硝反应和同时脱硫脱硝反应后含氧酸产物为HNO3和H2SO4。反应前后催化剂的表征结果显示,α-FeOOH在脱硝反应后依然具有良好的稳定性,显示出针铁矿在低温烟气脱硝工艺中的潜在应用前景。 相似文献
9.
设计开发一种具有高通量、低流阻特征的空心锥喷嘴,并通过理论与实验方法研究空心锥喷嘴的喷淋性能,基于准自由涡理论建立空心锥喷嘴内部流体流动的数学模型,阐明流量系数、喷淋锥角、喷嘴流量与喷嘴结构参数之间的定量关系,并利用多效蒸馏海水淡化喷淋实验台对理论计算结果进行实验测试和验证。研究结果表明:正常工作状态下喷嘴流量系数、喷淋锥角、喷淋流量等参数理论值与测量值之间的误差小于5%,验证了设计模型的准确性。同时根据实验测试数据,拟合得到该类型空心锥喷嘴喷淋锥角与雷诺数之间的经验公式,可为蒸馏海水淡化用大流量空心锥喷嘴的结构设计、工艺选型提供理论指导和数据支持。 相似文献