【摘 要】
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机器翻译使用计算机算法实现不同自然语言之间的自动转换,具有很高的理论与应用研究价值。近年来,随着深度学习技术的发展,神经机器翻译取得了新的突破,在效果上完全超越了传统的统计机器翻译系统。尽管神经机器翻译的翻译效果在各方面都有大幅度的提升,但在长句的翻译上仍不尽人意。这是由于长句结构复杂,且目前的翻译模型记忆能力有限;此外,在图片翻译、语音翻译等实际任务中,标点符号的缺失则进一步制约了长句的翻译效果
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机器翻译使用计算机算法实现不同自然语言之间的自动转换,具有很高的理论与应用研究价值。近年来,随着深度学习技术的发展,神经机器翻译取得了新的突破,在效果上完全超越了传统的统计机器翻译系统。尽管神经机器翻译的翻译效果在各方面都有大幅度的提升,但在长句的翻译上仍不尽人意。这是由于长句结构复杂,且目前的翻译模型记忆能力有限;此外,在图片翻译、语音翻译等实际任务中,标点符号的缺失则进一步制约了长句的翻译效果。本文主要围绕这两个方面的问题展开研究,旨在通过提高模型的记忆能力及解决语音翻译中的标点符号缺失问题,来提升长句的机器译文质量。本文的主要工作及创新点如下:1.为了提升翻译模型的记忆能力,提出基于循环专家单元的神经机器翻译模型。循环专家单元使用多个专家单元提高循环神经网络的参数能力,并设置了一个上下文感知的门控函数,以平衡来自不同专家的信息流,最后引入了 top-k门控函数以减少计算复杂度。在WMT17中英和WMT14英德数据集上的机器翻译实验结果表明,本文提出的方法可以显著改善神经机器翻译的翻译质量,特别对长句的译文质量提升效果明显。2.为了解决标点缺失问题,提出基于BERT和Focal Loss的标点恢复方法。该方法利用BERT提取较强的语义特征,并使用Focal Loss作为模型训练过程中的损失函数来缓解有无标点的样本不平衡问题。本文通过语音翻译任务来验证标点恢复模型的有效性,在自建的中英和IWSLT15英德两个数据集上的语音翻译实验的结果表明,基于BERT和Focal Loss的标点恢复方法显著改善了机器译文的质量,包括长句的翻译。
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