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神经网络机器翻译的认知隐喻解构

翻译研究与教学

翻译研究与教学 2024年第1期 82-88页

作者：刘济超吕世生刘成盼同济大学外国语学院北京语言大学高级翻译学院中国民航大学中欧航空工程师学院

经过基于规则、基于实例、基于统计的研究发展，神经网络机器翻译质量达到新高，在ChatGPT问世后引发了前所未有的关注。文章从认知隐喻学视角出发，结合与其同具认知功用的框架理论，探讨了人类神经网络源框架到人工神经网络目标框架... 详细信息

经过基于规则、基于实例、基于统计的研究发展，神经网络机器翻译质量达到新高，在ChatGPT问世后引发了前所未有的关注。文章从认知隐喻学视角出发，结合与其同具认知功用的框架理论，探讨了人类神经网络源框架到人工神经网络目标框架的基础映射关系、深层次的蕴涵以及隐喻的连贯性；在此基础上，分别结合隐喻推理模式和隐喻的种属和类属之分探究了注意力机制和训练机制。通过挖掘其中蕴含的隐喻元素，为解构神经机器翻译提供了认知视角。

关键词：神经网络机器翻译认知隐喻框架注意力机制训练机制

源语和目的语之间的亲疏关系对神经网络机器翻译质量的影响——以一次翻译实验为例

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海外英语 2024年第6期 34-36页

作者：秦红梅九州职业技术学院江苏徐州221116

虽然神经网络机器翻译技术是目前最先进的机器翻译技术,但翻译质量仍然会受到源语与目的语之间亲疏关系的影响。文章选取法语为源语,英语和中文为目的语,通过一次翻译实验,证实了这一点,同时也证实了在翻译文学作品时,可以借助机器翻译... 详细信息

虽然神经网络机器翻译技术是目前最先进的机器翻译技术,但翻译质量仍然会受到源语与目的语之间亲疏关系的影响。文章选取法语为源语,英语和中文为目的语,通过一次翻译实验,证实了这一点,同时也证实了在翻译文学作品时,可以借助机器翻译提高翻译效率,但不能过度依赖机器翻译,优秀的译作离不开优秀的译者。

关键词：神经网络机器翻译源语目的语亲疏关系文学翻译

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神经网络机器翻译:进展与挑战

外语教学 2023年第1期44卷 82-89页

作者：戴光荣刘思圻广东外语外贸大学高级翻译学院

随着全球化进程的加速和国际交流的日益密切,传统人工翻译方式已无法满足迅猛增长的翻译需求。机器翻译以方便快捷的优势逐渐深入人们的生活,迎来了新的发展阶段。作为机器翻译的最新范式,神经网络机器翻译极大地提升了翻译的质量,有专... 详细信息

随着全球化进程的加速和国际交流的日益密切,传统人工翻译方式已无法满足迅猛增长的翻译需求。机器翻译以方便快捷的优势逐渐深入人们的生活,迎来了新的发展阶段。作为机器翻译的最新范式,神经网络机器翻译极大地提升了翻译的质量,有专家声称机器翻译已经能够达到“接近人工译文”或“等同于人工译文”的效果,从而引发了学界关于机器翻译是否要取代人工翻译的探讨。神经网络机器翻译究竟在哪些方面取得了进步?还面临着哪些亟待解决的问题与挑战?又该从哪些方面提升其翻译质量?围绕这些问题,本文简要回顾神经网络机器翻译的质量提升成果,分析其面临的问题与挑战,多层面探讨其质量提升路径,以期为神经网络翻译系统的研发提供参考借鉴。

关键词：神经网络机器翻译机译质量质量提升机译挑战

神经网络机器翻译用于国际法律相关文本的实证研究

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神经网络机器翻译用于国际法律相关文本的实证研究

作者：付嘉伟北京外国语大学

学位级别：硕士

自人工神经网络与深度学习等技术被运用于机器翻译以来,机器翻译的性能实现了巨大的进步。这不仅引发了学术界的广泛讨论,也深刻改变了翻译的工作方式。机器翻译结合译后编辑正在成为业界的新动态、新趋势。然而,目前的学术研究主要关... 详细信息

自人工神经网络与深度学习等技术被运用于机器翻译以来,机器翻译的性能实现了巨大的进步。这不仅引发了学术界的广泛讨论,也深刻改变了翻译的工作方式。机器翻译结合译后编辑正在成为业界的新动态、新趋势。然而,目前的学术研究主要关注机器翻译在通用领域的表现,很少考察其在专业文本上的性能。因此,本文希望通过研究神经网络机器翻译在国际法律相关文本上的表现,来探讨其在法律领域内的适用性。本文研究的14篇文本来自于联合国毒品与犯罪问题办公室（UNODC）主持的“教育促进正义”翻译项目,内容为打击人口贩运与偷运移民的国际法律框架,总字数约44万字。据调查,项目译者广泛采用了机器翻译结合译后编辑的工作方式。在16位译者中,有13位以不同的方式使用了机器翻译。为评价机器翻译在项目文本中的表现,本文首先采用了测定文本编辑距离的算法,确定了译者采用机器翻译的句段。然后在相应句段中确定了典型的翻译错误,并按照美国翻译协会（ATA）的标准化错误标注框架对其进行了错误分类和文本分析。同时,本文还邀请到6名和项目译者就读于同一院校翻译学专业的同学,按照同一框架对14篇文本打分。随后,本文按照错误类型分类统计了每篇文本中不同类别错误的总数。研究发现,神经网络机器翻译的突出问题在于译文拘于字面、对专业术语把握较差、长难句重组不当、对法律语言风格的掌握较差等。作为补充,本文还调查了译者对于其采用的机器翻译系统的评价,译者对于机器翻译性能的打分印证了作者的分析结论。因此,本文认为,神经网络机器翻译目前还不能完全适用于法律领域。为了充分发掘机器翻译的潜能,需要建立不同行业的专用语料库,进一步训练机翻系统。为了实现更好的翻译质量,译员也需系统性总结机器翻译的优缺点,以便快速识别、修正错误。

关键词：神经网络机器翻译译后编辑法律翻译

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神经网络机器翻译研究热点与前沿趋势分析

中文信息学报 2019年第11期33卷 1-14页

作者：林倩刘庆苏劲松林欢杨静罗斌厦门大学信息学院

机器翻译是指利用计算机将一种语言文本转换成具有相同语义的另一种语言文本的过程。它是人工智能领域的一项重要研究课题。近年来,随着深度学习研究和应用的快速发展,神经网络机器翻译成为机器翻译领域的重要发展方向。该文首先简要介... 详细信息

机器翻译是指利用计算机将一种语言文本转换成具有相同语义的另一种语言文本的过程。它是人工智能领域的一项重要研究课题。近年来,随着深度学习研究和应用的快速发展,神经网络机器翻译成为机器翻译领域的重要发展方向。该文首先简要介绍近一年神经网络机器翻译在学术界和产业界的影响,然后对当前的神经网络机器翻译的研究进展进行分类综述,最后对后续的发展趋势进行展望。

关键词：人工智能深度学习神经网络机器翻译

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稀缺资源语言神经网络机器翻译研究综述

自动化学报 2021年第6期47卷 1217-1231页

作者：李洪政冯冲黄河燕北京理工大学计算机学院北京100081 北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 北京理工大学外国语学院北京102488 语言工程与认知计算工信部重点实验室北京102488

作为目前主流翻译方法的神经网络机器翻译已经取得了很大突破,在很多具有丰富数据资源的语言上的翻译质量也不断得到改善,但对于稀缺资源语言的翻译效果却仍然并不理想.稀缺资源语言机器翻译是目前机器翻译领域的重要研究热点之一,近几... 详细信息

作为目前主流翻译方法的神经网络机器翻译已经取得了很大突破,在很多具有丰富数据资源的语言上的翻译质量也不断得到改善,但对于稀缺资源语言的翻译效果却仍然并不理想.稀缺资源语言机器翻译是目前机器翻译领域的重要研究热点之一,近几年来吸引了国内外的广泛关注.本文对稀缺资源语言机器翻译的研究进行比较全面的回顾,首先简要介绍了与稀缺资源语言翻译相关的学术活动和数据集,然后重点梳理了目前主要的研究方法和一些研究结论,总结了每类方法的特点,在此基础上总结了不同方法之间的关系并分析了目前的研究现状.最后,对稀缺资源语言机器翻译未来可能的研究趋势和发展方向进行了展望,并给出了相关建议.

关键词：稀缺资源语言神经网络机器翻译迁移学习枢轴语言回译多语言翻译无监督翻译

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神经网络机器翻译汉译英质量评价

神经网络机器翻译汉译英质量评价

作者：徐雪惠北京外国语大学

学位级别：硕士

端到端的神经网络机器翻译系统极大地提升了翻译的流畅度和可读性,但与此同时也产生了新的问题:流畅度可能会牺牲忠实性,且对其翻译质量的评价,传统的BLEU值方法可能已经不再适用。本文以习近平主席2018年博鳌亚洲论坛上的主旨演讲为研... 详细信息

端到端的神经网络机器翻译系统极大地提升了翻译的流畅度和可读性,但与此同时也产生了新的问题:流畅度可能会牺牲忠实性,且对其翻译质量的评价,传统的BLEU值方法可能已经不再适用。本文以习近平主席2018年博鳌亚洲论坛上的主旨演讲为研究语料,从错误分析理论视角,在错误分析理论的基础上,融合了学界对于翻译质量评价的研究,整合了一套机器翻译质量评价模式,利用文献研究法、定量分析与定性分析相结合的方法,对三大主流翻译系统——谷歌、百度和讯飞翻译与官方翻译进行逐字对比,分析机器翻译译文在本体、语段和语篇三个层次上发生的错误。研究结果显示,高频错误集中在识别和断句、句法、逻辑、文化负载信息和文字背后深意理解失败上;机器翻译应当进一步提升神经网络机器翻译技术和机器阅读理解能力,增强断句、选词、在大语境下处理句子的能力。机器翻译的质量距离人工翻译具有相当大的距离,短时间内无法取代人工翻译。笔者提出“三位一体”的未来翻译模式,建议人工译员向高端路线转型。

关键词：神经网络机器翻译翻译质量评价错误分析理论

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神经网络机器翻译中未登录词处理方法研究

神经网络机器翻译中未登录词处理方法研究

作者：张红阳哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

神经网络机器翻译(neural machine translation,NMT)是一种新的基于编码-解码网络框架的机器翻译模型,其在各种翻译任务中都表现出了远远优于传统方法的性能。由于GPU内存和计算时间的限制,NMT只能维持一个包含最频繁词的相对有限的词表... 详细信息

神经网络机器翻译(neural machine translation,NMT)是一种新的基于编码-解码网络框架的机器翻译模型,其在各种翻译任务中都表现出了远远优于传统方法的性能。由于GPU内存和计算时间的限制,NMT只能维持一个包含最频繁词的相对有限的词表,词表外的未登录词(out of vocabulary,OOV)通常被表示为一个符号。其中源端句子中出现的会增加翻译的歧义性,同时NMT本身也无法处理翻译结果中的,只能借助一个额外的后处理方法。本课题针对OOV所带来的问题,把NMT的翻译过程分为“预处理”,“模型中”,“后处理”三个阶段,分别在这三个阶段对未登录词的处理方法进行了研究。首先在“后处理”阶段,本文针对现有的NMT中OOV后处理方法的缺点,提出了一种基于上下文的信息的NMT未登录词后处理方法。该方法首先为构造了多个未登录候选词,为每一个候选词提取了多个角度的上下文特征,之后通过一个pairwise的排序学习模型选择出最适合的OOV替换翻译结果中的。实验结果表明我们的方法可以显著地提高翻译结果中的OOV召回率。其次在“预处理”阶段,本文针对NMT中OOV产生的歧义问题,尝试使用相似词和聚类信息2种不同粒度的语义单元对OOV进行表示。我们在预处理阶段使用语义表示对NMT的训练和测试语料中的OOV进行替换,使用替换后的语料分别进行NMT的训练和测试,并在测试完成后恢复之前替换的翻译结果。实验结果表明使用词类预处理OOV可以明显地提升翻译质量。最后在“模型中”阶段,本文提出了一种OOV的层次聚类词向量的方法。我们使用聚类方法为OOV建立一个层次的语义表示,并把它嵌入到了NMT的模型中。这种层次的结构不仅可以在源端为OOV消除歧义,而且能为目标端的利用NMT中的上下文信息选择翻译词。同时我们引入的聚类向量还能缓解OOV的稀疏问题。实验结果表明模型在中-英翻译任务上比Baseline提升了1.43到2.06个BLEU值。

关键词：神经网络机器翻译未登录词上下文信息语义表示

神经网络机器翻译之下文本翻译错误分析及译后编辑模型研究——以医学词条汉英翻译为例

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神经网络机器翻译之下文本翻译错误分析及译后编辑模型研究——以...

作者：张天铸贵州财经大学

学位级别：硕士

神经网络机器翻译是一种端到端的编码-解码结构,通过深度学习神经网络获取自然语言之间的映射关系。神经网络机器翻译作为机器翻译的最新发展阶段,较之传统基于短语的机器翻译,其输出结果在忠实度与流畅度方面有了显著提升,神经网络机... 详细信息

神经网络机器翻译是一种端到端的编码-解码结构,通过深度学习神经网络获取自然语言之间的映射关系。神经网络机器翻译作为机器翻译的最新发展阶段,较之传统基于短语的机器翻译,其输出结果在忠实度与流畅度方面有了显著提升,神经网络机器翻译更是在多个方面取得了重大技术突破。然而,神经网络机器翻译中仍然存在许多问题,译文质量仍待提高。本文选取5958条医学词条作为素材,以文档形式上传至谷歌(https://***/)与百度(http://***/translate)在线翻译平台,并用所得英译结果作为本次研究对象。本文参考已有的翻译质量评估模型,将错误类型归结为四个类别。研究结果显示:(1)两种神经机器翻译出现频率较高的错误类型,即误译、冗译、漏译、词序不当;(2)由于训练所使用的语料库不同,百度与谷歌神经网络机器翻译所呈现的结果也不尽相同,此外,两种神经网络机器翻译频繁出错的原因主要为缺乏语境意识与文化意识;(3)本文从人工干预方面提出机器译文质量改进建议:针对误译,可运用直译、意译、增加注释、参考平行文本的方法来修改机译错误;针对漏译和冗译,可分别运用增译和减译的方法来修改机译错误;针对词序不当,可运用词序调整的方法来修改机译错误,以期提高医学词条机器翻译的质量。针对以上发现,笔者认为针对该类医学专业领域翻译,应该以“机译+初级审校+高级审校(医学背景专业)”的模式进行,从而有效保证译文质量。

关键词：神经网络机器翻译医学词条错误分析翻译模式