日汉机器翻译系统中的多Agent研究

机器翻译系统提高译文质量是一个关键性的难题。本文探讨如何在多方法的机器翻译系统中引入多Agent组织结构,并提出一种多层次多Agent组织结构 - 类工程组织结构,使用登记表通讯策略。该组织结构应用在多翻译方法的日汉MTS中,使翻译质量有了较大的改善。     

基于短语的汉蒙统计机器翻译研究

基于短语的统计机器翻译是当前统计机器翻译的主流方法。研究了利用现有技术和资源搭建一个基于短语的汉蒙机器翻译系统的方法,并且构建了一个汉蒙机器翻译的自动评价平台,在此基础上利用词典和蒙古语形态学信息来提高了翻译系统的性能。     

英汉机器翻译系统的建造—用于英语词典翻译出版的专用系统

本文从人工翻译和机器翻译的经验出发,引入数据仓库和数据挖掘技术建造语料库,提出一个采用模板技术的译语精确生成和机助人译结合的动态机器翻译系统,专门用于英语词典的翻译出版,促使机器翻译走向实用化,初步研究取得了较好效果。     

神经机器翻译前沿综述

机器翻译是指通过计算机将源语言句子翻译到与之语义等价的目标语言句子的过程,是自然语言处理领域的一个重要研究方向。神经机器翻译仅需使用神经网络就能实现从源语言到目标语言的端到端翻译,目前已成为机器翻译研究的主流方向。该文选取了近期神经机器翻译的几个主要研究领域,包括同声传译、多模态机器翻译、非自回归模型、篇章翻译、领域自适应、多语言翻译和模型训练,并对这些领域的前沿研究进展做简要介绍。     

机器翻译与Internet

机器翻译是一个古老而年轻的课题，它一直是人们梦寐以求的理想，本文实现一个英汉机器翻译系统主要和于翻译联机得到的内容，也可翻译实时输入的内容。本文设计了三部电子词典的数据结构，实现了词典数据库的管理软件，用户通过友好的人机交互界面，可以方便地生成自己的专用词典，本系统基于规则，实现了分析翻译综合模块，采用英汉对照方式输出原文及译文。本系统用Ｃ语言实现。     

利用统计机器翻译方法实现航空领域标题的翻译

标题反映文章的灵魂，精确把握标题能迅速领悟文章的中心内容。本文利用统计机器翻译方法搭建了一个机器翻译平台，使用兹平台对航空领域标题进行翻译，井采用国际评测NIST工具对该平台进行了开放测试和对闭测试，测试结果表明该统计方法对领域标题翻译具有有效性。     

基于transformer神经网络的汉蒙机构名翻译研究

机构名翻译是机器翻译的研究内容之一,在机器翻译任务中机构名翻译的准确度,直接影响着翻译性能。在很多任务上,神经机器翻译性能优于传统的统计机器翻译性能,该文中使用基于transformer神经网络模型与传统的基于短语的统计机器翻译模型和改进后的基于语块的机器翻译模型做了对比试验。实验结果表明,在汉蒙机构名翻译任务上,基于transformer神经网络的汉蒙机构名翻译系统优于传统的基于语块的汉蒙机构名翻译系统,BLEU4值提高了0.039。     

机器翻译评测的新进展

机器翻译评测对机器翻译的研究和开发具有至关重要的作用,对其的研究一直是国内外机器翻译界的重点课题。本文首先全面地介绍了最近出现的而且受到极大关注的机器翻译评测技术,即IBM公司的BLEU机器翻译评测标准和NIST采用的机器翻译评测技术。实验表明,自动翻译评测技术能够接近人工评价,评测结果也是可接受的。因此,采用自动翻译评测技术能够给自然语言处理的研究人员和开发人员带来很大的便利性。本文还展示了一个开放式的可扩展的自动翻译评测的平台,完全实现了BLEU和NIST评测标准,并做出了一定的改进使得该系统具有良好的使用性和可扩展性。     

基于改进神经网络的韩语机器翻译系统设计

韩语机器翻译受到韵律格式影响,导致翻译的可靠性不好,提出基于改进神经网络的韩语机器翻译系统设计方法。采用语料库模型建立韩语机器翻译系统的双语平行语料库,建立以深度学习为基础的神经网络翻译语义控制模型,采用规则和模板的匹配方法,采用统计机器翻译的方法,构建以语义综合评估为翻译结构参数模型的韩语机器翻译自然语言处理模型,采用无监督的神经网络学习方法,建立韩语机器翻译的语义对照模型,实现迭代反向翻译和回译。系统构建中,设计了数据库模块、语义推荐模块、数据访问层模块和翻译生成模块,在改进神经网络模型下实现机器翻译系统设计。测试结果表明,该方法进行韩语机器翻译的可靠性较好,具有很好的语义连贯性、翻译一致性和翻译流利性,翻译输出的准确度较高。     

统计机器翻译综述

本文综述了基于信源信道思想和基于最大熵思想的统计机器翻译方法并介绍了统计机器翻译的评测方法。基于信源信道的方法将翻译概率表示为一个语言模型和一个翻译模型。而基于最大熵的方法则是利用一系列实数值特征函数的线性组合来求解最优的译文。基于最大熵的统计机器翻译方法比基于信源信道的方法更具有一般性,后者可以看做前者的一个特例。     

多策略汉日机器翻译系统中的核心技术研究

多策略的机器翻译是当今机器翻译系统的一个发展方向。该文论述了一个多策略的汉日机器翻译系统中各翻译核心子系统所使用的核心技术和算法,其中包含了使用词法分析、句法分析和语义角色标注的汉语分析子系统、利用双重索引技术的基于翻译记忆技术的机器翻译子系统、以句法树片段为模板的基于实例模式的机器翻译子系统以及综合了配价模式和断段分析的机器翻译子系统。翻译记忆子系统的测试结果表明其具有高效的特性;实例模式子系统在1 559个句子的封闭测试中达到99%的准确率,在1 500个句子的开放测试中达到85%的准确率;配价模式子系统在3 059个句子的测试中达到了89%的准确率。     

基于分布内存的层次短语机器翻译并行化算法

近年来,为了提高统计机器翻译系统的准确性,普遍应用海量语料训练出大规模语言模型和翻译模型.而模型规模的不断增大,给统计机器翻译带来了突出的计算性能问题,使得现有的单机串行化翻译处理难以在较快的时间内完成计算,该问题在处理联机翻译时更为突出.为了克服单机机器翻译算法在这方面的局限性,提高大规模统计机器翻译处理的计算性能,面向一个实际的联机翻译系统,提出了一个分布式和并行化翻译解码算法框架,对整个大规模语言模型和翻译模型同时采用分布式存储和并行化查询机制,在此基础上进一步研究实现完整的翻译解码并行化算法.研究实现了一个基于分布式内存数据库的层次短语并行化机器翻译解码器,该解码器使用分布式内存数据库存储和查询大数据量的翻译模型表和语言模型表,克服了传统的机器翻译系统所面临的内存容量和并发度方面的限制.为了进一步提高并行解码速度,还研究实现了另外3项优化技术:1)将翻译模型表的同步规则和Trie树结构的语言模型表转化为基于内存数据库的"键-值"结构的Hash索引表的方法;2)对Cube-Pruning算法进行了修改使其适用于批量查询;3)采用并优化了批量查询方式减少语言和翻译模型查询时的网络传输开销.所提出的解码算法实现了基于大规模语料统计机器翻译时的快速解码,并具备优异的系统可扩展性.实验结果表明:与单机解码器相比,单句翻译速度可提高2.7倍,批量翻译作业的总体解码性能可提高至少11.7倍,实现了显著的计算性能提升.     

自动化迅速发展背景下基于深度学习的翻译系统研究

通过基于深度学习的机器翻译模型,能够实现中英语言的自动化翻译。但当前的机器翻译模型大多存在梯度回流受阻、翻译精度不够理想等缺陷,为此,研究结合卷积神经网络和循环神经网络,构建了CRNN机器翻译模型。实验结果证明,该模型的句子翻译准确率达到99.52%,单词翻译准确率达到99.84%,均显著高于现有的机器翻译模型。上述结果表明,研究提出的机器翻译模型能够有效提高翻译精度,从而提升各国人们间的交流效率,同时也为语言翻译工作提供了新的思路和途径。     

基于短语统计翻译的汉维机器翻译系统

描述了一种基于短语统计翻译的汉维机器翻译系统。首先使用汉维语料进行训练,得到语言模型和翻译模型;再利用训练好的模型对源语句进行解码,以得到最佳的翻译语句。解码的核心算法是柱搜索（beam search）算法。其中维文语料使用的是拉丁维文。实验结果表明,基于短语的统计机器翻译方法可以快速有效地构建一个汉维机器翻译平台。     

基于移动端的神经网络汉英翻译模型

为了使中英文翻译更加智能以及更加合理,采用句子级的释义对译文进行改写,将其视为同一语言之间的翻译任务。在没有大规模平行释义语料库的情况下,利用机器翻译结果和源语言的参考翻译来近似平行释义语料库。然后,利用该模型训练一个从机器翻译结果到参考翻译的重复系统,生成语义一致的句子级重复结果。在此基础上,将重述结果引入系统整合的翻译假设中。最后,在翻译和释义的基础上,进行了面向移动应用的设计和开发,实现了中英文机器翻译。     

基于模板的汉英专利机器翻译研究

为了改善专利文献的机器翻译效果, 提出了一种基于模板的机器翻译方法。通过分析汉英双语对齐的专利文献语料, 人工书写了600余条模板, 模板的设计思想源于弱化的正则文法; 设计和实现了一个模板翻译模块, 并将其与已有的一个基于规则的机器翻译系统相融合。实验结果表明, 40%以上的测试文本的翻译质量得到了提高, 因此, 这种基于模板的方法对于改善专利文献的机器翻译效果是有效的。     

粤-普机器翻译中的词处理

粤语和普通话之间的机器翻译研究应首先考虑由粤语到普通话的书面语翻译,并以单词为突破口。本文重点讨论粤-普书面语机器翻译中的词处理,尤其是方言词处理,包括方言词的识别和方言词的翻译两方面,同时介绍一个已经初步实现了的单词级粤-普机器翻译试验系统。文章最后将给出结论和讨论。     

智能机器翻译系统中的语境处理

现有机器翻译系统一般都是集中在句子层面上进行翻译，较少考虑句子之间的语境信息，导致有许多问题不能很好解决．文中基于全句翻译的智能英汉机器翻译系统ＩＭＴ／Ｅ－８６３构造了一个语言环境ＩＭＴＥＮＶ，用来处理组合歧义、省略等语言现象．     

交互式机器翻译综述

随着深度学习的发展和成熟，神经机器翻译的质量也越来越高，然而仍不完美，为了达到可接受的翻译效果，需要人工进行后期编辑。交互式机器翻译（IMT）是这种串行工作的一个替代，即在翻译过程中进行人工互动，由用户对翻译系统产生的候选翻译进行验证，并且，如有必要，由用户提供新的输入，系统根据用户当前的反馈生成新的候选译文，如此往复，直到产生一个使用户满意的输出。首先，介绍了IMT的基本概念以及当前的研究进展；然后，分类对一些常用方法和前沿工作加以介绍，并简述每个工作的背景和创新之处；最后，探讨了IMT的发展趋势和研究难点。     

基于迭代式回译策略的藏汉机器翻译方法研究

该文通过稀缺语言资源条件下机器翻译方法的研究以提高藏汉机器翻译质量,同时希望对语言资源匮乏的其他少数民族语言机器翻译研究提供借鉴。首先该文使用164.1万句对藏汉平行语言资源数据在 Transformer 神经网络翻译模型上训练一个基线系统,作为起始数据资源,然后结合翻译等效性分类器,利用迭代式回译策略和译文自动筛选机制,实现了稀缺资源条件下提升藏汉神经网络机器翻译性能的有效模型,使最终的模型比基准模型在藏到汉的翻译上有6.7个BLEU值的提升,在汉到藏的翻译上有9.8个BLEU值的提升,证实了迭代式回译策略和平行句对过滤机制在汉藏(藏汉)机器翻译中的有效性。