融合先验信息的蒙汉神经网络机器翻译模型

神经网络机器翻译模型在蒙古文到汉文的翻译任务上取得了很好的效果。神经网络翻译模型仅利用双语语料获得词向量,而有限的双语语料规模却限制了词向量的表示。该文将先验信息融合到神经网络机器翻译中,首先将大规模单语语料训练得到的词向量作为翻译模型的初始词向量,同时在词向量中加入词性特征,从而缓解单词的语法歧义问题。其次,为了降低翻译模型解码器的计算复杂度以及模型的训练时间,通常会限制目标词典大小,这导致大量未登录词的出现。该文利用加入词性特征的词向量计算单词之间的相似度,将未登录词用目标词典中与之最相近的单词替换,以缓解未登录词问题。最终实验显示在蒙古文到汉文的翻译任务上将译文的BLEU值提高了2.68个BLEU点。     

对一幢老上海花园洋房的调研和分析

通过对上海一处近代花园洋房的调查研究,引发了对建筑和居住者的双重思考,指明历史性建筑的保护和使用是政策法规、政府监督、人的社会意识和价值取向等多方结合的结果。     

电动汽车充电站智能规划

提出一种基于Pareto蚁群算法的电动汽车充电站智能规划方法:首先,综合各种因素建立多目标充电站规划的数学模型;然后利用Pareto蚁群算法建立相应的电动汽车充电站的选址规划模型;最后,构建基于反向传播神经网络的充电站负荷预测模型,依据负荷预测数据利用Pareto蚁群算法扩展电动汽车充电站。以某高速路网为例,对19个候选站点进行规划,验证了该方法的正确性。     

语料预处理对蒙古文-汉文统计机器翻译的影响

传统蒙古文形态分析主要采用将蒙古文词缀和词干直接切分而仅保留词干的方法,该方法会丢掉蒙古文词缀所包含的大量语义信息。蒙古文词缀中包含大量格的附加成分,主要表征句子的结构特征,对其进行切分并不会影响词汇的语义特征,若不进行预处理则会造成严重的数据稀疏问题,从而影响翻译质量。因此,基于现有理论对语料预处理方法进行总结研究,重点研究了蒙古文格处理对翻译结果的影响,目的是从蒙古文形态分析的特殊性入手来提高蒙古文-汉文统计机器翻译的质量。通过优化预处理方法,使机器翻译结果的BLEU得分相比基线系统1提高了3.22个点。     

基于统计和神经网络的蒙汉机器翻译研究

该文对基于传统统计模型的蒙汉机器翻译模型和基于神经网络机器翻译模型进行了研究。其中,神经网络翻译模型分别为基于CNN、RNN的翻译模型,并通过将所有翻译模型结果进行句子级融合得到一个融合模型。面对蒙汉翻译面临资源稀少、蒙古文形态复杂等困难,该文提出多种翻译技术,对各个模型进行改进,并对蒙古文进行形态分析与处理。在翻译效果最好的CNN模型上,采用字和短语融合训练方法;基于RNN的翻译模型除用上述方法外,还采用Giza++指导对齐技术调整RNN注意力机制;针对SMT采用了实验室提出的重对齐技术。该文对实验结果进行了对比和分析,这三种技术方法对相应系统翻译效果有显著提升。此外,蒙古文形态分析与处理对缓解数据稀疏、提升译文质量也有重要作用。