低成本的人工智能教育课程案例——以xDingAI的“认知服务”扩展功能为例

低成本的人工智能教育在中小学落实人工智能教育需要明确两点:教什么和怎么教。1.教育内容生活中的人工智能随处可见,如机器翻译、机器创作、智能物流等,实现这些功能的背后就是人工智能技术。目前,人工智能教育更多涉及的是智慧技术在教育中的运用,鲜有对教学智慧的体现以及智慧课程的开发,在人工智能课程教学中主要涉及两大方面的技术:智能语音(语音合成、语音识别等技术)和计算机视觉(文字识别、图片分类、人脸识别等技术)。本案例中的人工智能教育内容即“让机器能听会说”以及“让计算机能看会认”。     

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Transfer和Triangulation融合的中介语统计机器翻译方法

为了解决在构建统计机器翻译系统过程中所面临的双语平行数据缺乏的问题,该文提出了一种新的基于中介语的翻译方法,称为Transfer-Triangulation方法。该方法可以在基于中介语的翻译过程中,结合传统的Transfer方法和Triangulation方法的优点,利用解码中介语短语的方法改进短语表。该文方法是在使用英语作为中介语的德-汉翻译任务中进行评价的。实验结果表明,相比于传统的基于中介语方法的基线系统,该方法显著提高了翻译性能。     

基于语境的语义排歧方法

本文针对英汉机器翻译系统(ECMT)中的语义排歧问题,提出了一种根据单词与语境之间的关系以消除单词语义歧义的模型。该模型利用反映单词之间语义共现关系的知识库词典,对有歧义的单词作出排歧。为提高知识库的覆盖率,本模型在对大量语料进行分析的基础上建立起单词语义分类之间的相关程度矩阵,同时采用动态链表来表示和维护语境,给出了寻找歧义单词的最可能的语义的排歧算法。开放测试的实验结果表明本方法使语义排歧的正确率提高约10%。     

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。     

基于机器翻译的维吾尔语形态分析研究

针对现有维吾尔语形态分析研究中存在的数据稀疏、模型构建复杂等问题,提出一种基于机器翻译的维吾尔语形态分析模型,即将维吾尔语词干提取（词性标注）任务中词干提取前（词性标注前）的句子看作是机器翻译模型训练过程中的源语言端,词干提取后（词性标注后）的句子看作是目标语言端;为了达到最佳的效果,加入了外部信息模块和联合校验模块以优化模型。实验结果表明,基于机器翻译框架的维吾尔语形态分析模型在词干提取、词性标注两个任务上优于其他模型。对比英语（词干提取、词性标注）、汉语（分词、词性标注）实验结果,提出的方法更适合维吾尔语形态分析。     

基于句子级BLEU指标挑选数据的半监督神经机器翻译*

在单语语料的使用上,统计机器翻译可通过利用语言模型提高性能,而神经机器翻译很难通过这种方法有效利用单语语料.针对此问题,文中提出基于句子级双语评估替补(BLEU)指标挑选数据的半监督神经网络翻译模型.分别利用统计机器翻译和神经机器翻译模型对无标注数据生成候选翻译,然后通过句子级BLEU指标挑选单语候选翻译,加入到有标注的数据集中进行半监督联合训练.实验表明,文中方法能高效利用无标注的单语语料,在NIST汉英翻译任务上,相比仅使用精标的有标注数据单系统,文中方法BLEU值有所提升.     

类比推理在机器翻译和搜索中的应用

机器翻译是人类利用计算机进行自然语言间翻译的一种手段。为了探索机器翻译的新机制,介绍了类比推理技术,对基于类比的机器翻译方法进行了较全面的描述,并探讨了构造类比搜索方法。通过类比搜索在基于实例的机器翻译中的应用,降低了歧义处理难度。     

一种混合策略的专利机器翻译系统研究

针对专利文本翻译中的复杂语句,提出了一种基于混合策略的方法,融合语义分析技术和基于规则的翻译技术,来提高专利翻译的效果。利用语义分析技术,重点解决句子中心动词识别和句子中有嵌套结构存在的名称短语的分析,把语义分析结果输入到基于规则的翻译系统中,用以改善翻译的效果。测试结果表明,融合后的翻译系统,BLEU值提高了9.8%。该方法已经集成到了国家知识产权局的在线汉英机器翻译系统中,有效地提高了专利翻译的效果和翻译效率。