面向汉维机器翻译的调序表重构模型

针对词汇化调序模型在机器翻译中存在的上下文无关性及稀疏性问题,提出了基于语义内容进行调序方向及概率预测的调序表重构模型。首先,使用连续分布式表示方法获取调序规则的特征向量;然后,通过循环神经网络（RNN）对于向量化表示的调序规则进行调序方向及概率预测;最后,过滤并重构调序表,赋予原始调序规则更加合理的调序概率分布值,提高调序模型中调序信息的准确度,同时降低调序表规模,提高后续解码速率。实验结果表明,将调序表重构模型应用至汉维机器翻译任务中,BLEU值可以获得0.39的提升。     

基于深度学习的相似语言短文本的语种识别方法

在语种识别中,传统的N-Gram方法对文本长度依赖度高,因而无法有效地对短文本进行语种识别。现有的基于神经网络的模型无法同时考虑词本身信息和词间组合信息,从而降低了短文本语种识别的质量。针对以上问题,提出一种基于深度学习的字符级短文本语种识别方法。采用卷积神经网络从字符向量中获取词中字符组合信息;通过长短期记忆网络获取词与词之间的特征信息;使用全连接网络实现相似语言的语种识别。在维吾尔语、哈萨克语以及DSL2017数据集上的实验结果表明,该方法可以有效地提高相似语言短文本的识别精度。     

面向汉维机器翻译的双语关联度优化模型

针对汉语—维吾尔语的统计机器翻译系统中存在的语义无关性问题,提出基于神经网络机器翻译方法的双语关联度优化模型。该模型利用注意力机制捕获词对齐信息,引入双语短语间的语义相关性和内部词汇匹配度,预测双语短语的生成概率并将其作为双语关联度,以优化统计翻译模型中的短语翻译得分。在第十一届全国机器翻译研讨会（CWMT 2015）汉维公开机器翻译数据集上的实验结果表明,与基线系统相比,在使用较小规模的训练数据和词汇表的条件下,所提方法可以有效地同时提高短语级别和句子级别的机器翻译任务性能,分别获得最高2.49和0.59的BLEU值提升。