機(jī)器翻譯,研究如何利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)地實(shí)現(xiàn)不同語(yǔ)言之間的相互轉(zhuǎn)化,是自然語(yǔ)言處理的重要研究方向之一。近年來(lái),隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的機(jī)器翻譯研究也逐漸從傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯向神經(jīng)機(jī)器翻譯轉(zhuǎn)化。經(jīng)過(guò)大規(guī)模、高質(zhì)量的平行語(yǔ)料訓(xùn)練,神經(jīng)機(jī)器翻譯的性能在多個(gè)翻譯任務(wù)中都達(dá)到了媲美人類手工翻譯的水平。但除英語(yǔ)、漢語(yǔ)等少數(shù)語(yǔ)言外,世界上大多數(shù)語(yǔ)言對(duì)之間都不存在大規(guī)模的平行語(yǔ)料,屬低資源語(yǔ)言,這給神經(jīng)機(jī)器翻譯和應(yīng)用研究帶來(lái)了新的課題。本文旨在探索神經(jīng)機(jī)器翻譯技術(shù)在低資源語(yǔ)言場(chǎng)景下的應(yīng)用,為此分別研究了三種情況下漢語(yǔ)與“一帶一路”部分國(guó)家語(yǔ)言和我國(guó)少數(shù)民族語(yǔ)言之間的機(jī)器翻譯技術(shù)。本文的主要貢獻(xiàn)包括:☆針對(duì)低資源語(yǔ)言神經(jīng)機(jī)器翻譯中的數(shù)據(jù)匱乏問(wèn)題,本文在擁有少數(shù)平行語(yǔ)料的前提下,結(jié)合語(yǔ)料對(duì)齊和語(yǔ)法糾錯(cuò)等技術(shù),提出了一種基于語(yǔ)義相關(guān)詞替換策略的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法,通過(guò)自動(dòng)增加平行語(yǔ)料的數(shù)量以達(dá)到提升神經(jīng)機(jī)器翻譯性能的目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在蒙古語(yǔ)、藏語(yǔ)、維吾爾語(yǔ)和阿拉伯語(yǔ)與漢語(yǔ)之間的翻譯任務(wù)中取得了很好的性能,最高有3.06個(gè)BLEU點(diǎn)的提升�！钺槍�(duì)一些語(yǔ)言對(duì)之間不存在平行語(yǔ)料的問(wèn)題,本文分... 

【文章來(lái)源】：中央民族大學(xué)北京市 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ神經(jīng)機(jī)器翻譯模型整體架構(gòu)??（１）?Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ?模型框架??與先前的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型類似，Ｖａｓｗａｎｉ等人提出的Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型也??是由編碼器（Ｅｎｃｏｄｅｒ）和解碼器（Ｄｅｃｏｄｅｒ）兩部分組成，最大的不同是，??

低資源機(jī)器翻譯????＊??ｙ??＜ｒ一＾一＾接使用源語(yǔ)言??言平行語(yǔ)料＾??臟用?間麵??有監(jiān)４方法Ｉ?｜無(wú)監(jiān)督方法｜?｜半監(jiān)督方法??Ｉ反向翻譯；?１?￣無(wú)監(jiān)督￣：?！樞軸語(yǔ)言??：數(shù)據(jù)增強(qiáng)ｉ?！預(yù)訓(xùn)練！?；雙語(yǔ)挖掘！??！遷移學(xué)習(xí)?：．．．．．．：?！?．．．．．．?！??！?元學(xué)習(xí)?丨?１?＇?１?１??；？？？？？？?！??Ｉ?１??圖２－２低資源語(yǔ)言機(jī)器翻譯分類??２．２．１有監(jiān)督低資源語(yǔ)言神經(jīng)機(jī)器翻譯方法??低資源語(yǔ)言神經(jīng)機(jī)器翻譯方法中的監(jiān)督方法，指的是在整個(gè)模型訓(xùn)練過(guò)程中，??需要直接提供源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言之間的雙語(yǔ)平行語(yǔ)料。監(jiān)督方法又可以進(jìn)一步可??以分為以下四種方法：反向翻譯（Ｂａｃｋ?Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ?）、數(shù)據(jù)增強(qiáng)（Ｄａｔａ?Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ?）、??遷移學(xué)習(xí)（Ｔｒａｎｓｆｅｒ?Ｌｅａｒｎｉｎｇ）和元學(xué)習(xí)（Ｍｅｔａ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ）方法。??反向翻譯：反向翻譯［３４］的思想是利用現(xiàn)有大規(guī)模的雙語(yǔ)平行語(yǔ)料并結(jié)合大??規(guī)模目標(biāo)語(yǔ)言單語(yǔ)數(shù)據(jù)提升神經(jīng)機(jī)器翻譯性能的一種方法。其主要步驟為；首先，??通過(guò)大規(guī)模的雙語(yǔ)平行語(yǔ)料訓(xùn)練一個(gè)目標(biāo)語(yǔ)言－源語(yǔ)言（記作Ｔ－Ｓ）的機(jī)器翻譯模型；??其次，利用大規(guī)模的目標(biāo)語(yǔ)言單語(yǔ)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)Ｔ－Ｓ翻譯模型翻譯成源語(yǔ)言，生成大??規(guī)模的源語(yǔ)言與目標(biāo)語(yǔ)言的偽平行句對(duì)（質(zhì)量取決于Ｔ－Ｓ翻譯模型的性能）。最后，??將原始平行語(yǔ)料和偽平行語(yǔ)料進(jìn)行合并共同訓(xùn)練源語(yǔ)言－目標(biāo)語(yǔ)言機(jī)器翻譯模型??（記作Ｓ－Ｔ）。值得一提的是，反向翻譯方法在國(guó)內(nèi)外機(jī)器翻譯評(píng)測(cè)比賽??（ＷＭＴ，ＣＣＭＴ）中己經(jīng)被認(rèn)為是提升機(jī)器翻譯性能必不可少的步驟印１

二－－ｙ?－－二－－??ｊ?／?蠔＊＊?＾?＊—？我?。（我有－個(gè)妹妹）＝。８８?ｉ?Ｉ?ｙ?一）??；／／?我有；弟＾ｉ?語(yǔ)法約播??！?＾－＜：?！???ＺＺ?［??、、Ｕ？?＜ｓ＞?ｙ７?Ｉ?！源句子我Ｈ?一個(gè)弟弟他！?Ｋ據(jù)增強(qiáng)??！?？?＾?１?１?目標(biāo)句子?Ｉ?ｈａｖｅ?ａ?ｂｒｏｔｈｅｒ，ｈｅ?＜ｓ＞?ｉ?／??１?Ｉ諏新增）我有—個(gè)妹妹．他＜Ｓ＞?：？?／??Ｌ??＇?ｉ．?＿?ｆ．＊１Ｌ?ｌ＾ｙｉ！５�。担保蓿�?Ｉｒ．?Ｖ＇Ｔ?＼??圖３－１數(shù)據(jù)增強(qiáng)神經(jīng)機(jī)器翻譯技術(shù)模型框架圖??３．２．１語(yǔ)義相關(guān)集生成??假如ａ，?ｂ表示為兩個(gè)單詞，是它們?cè)冢木S向量空間中的對(duì)應(yīng)單詞??向量，則可以通過(guò)計(jì)算整個(gè)向量空間中單詞之間的余弦相似度來(lái)獲得與語(yǔ)義相關(guān)??詞：??ａ＊ｂ??ｃｏｓ（ａ＾ｂ）?＝??（３．１）??Ｉｋｌｌｌｌ＾ｌｉ??其中，｜｜ｆｌ｜｜是向量ａ的Ｌ２范數(shù)，是兩個(gè)向量的點(diǎn)乘。??語(yǔ)義相關(guān)集的生成步驟為：首先，我們通過(guò)大規(guī)模的單語(yǔ)種數(shù)據(jù)訓(xùn)練了一個(gè)??詞向量模型，并選擇余弦相似度值大于閾值的語(yǔ)義相關(guān)詞（實(shí)驗(yàn)中??分別使用的閾值為０．６，?０．８，?０．９，?０．９５），并生成了語(yǔ)義相關(guān)集多。??３．２．２語(yǔ)義相關(guān)詞替換??給定一個(gè)句子對(duì)（Ｓ，Ｔ）和某個(gè)單詞＼在３中的位置ｉ，首先，我們通過(guò)遍歷??語(yǔ)義相關(guān)集０，分別將Ｓ中的單詞＆替換成語(yǔ)義相關(guān)集中的單詞然后，通過(guò)??２３??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3006273