检索结果-南通市图书馆

中文信息学报 2020年第2期34卷 27-32,37页

作者：曹宜超高翊李淼冯韬王儒敬付莎中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥230031 中国科学技术大学安徽合肥230026 云南省少数民族语文指导工作委员会办公室云南昆明650118

近年来,随着人工智能和深度学习的发展,神经机器翻译在某些高资源语言对上取得了接近人类水平的效果。然而对于低资源语言对如汉语和蒙古语,神经机器翻译的效果并不尽如人意。为了提高蒙汉神经机器翻译的性能,该文基于编码器-解码器神... 详细信息

近年来,随着人工智能和深度学习的发展,神经机器翻译在某些高资源语言对上取得了接近人类水平的效果。然而对于低资源语言对如汉语和蒙古语,神经机器翻译的效果并不尽如人意。为了提高蒙汉神经机器翻译的性能,该文基于编码器-解码器神经机器翻译架构,提出一种改善蒙汉神经机器翻译结果的方法。首先将蒙古语和汉语的词向量空间进行对齐并用它来初始化模型的词嵌入层,然后应用联合训练的方式同时训练蒙古语到汉语的翻译和汉语到蒙古语的翻译。并且在翻译的过程中,最后使用蒙古语和汉语的单语语料对模型进行去噪自编码的训练,增强编码器的编码能力和解码器的解码能力。实验结果表明该文所提出方法的效果明显高于基线模型,证明该方法可以提高蒙汉神经机器翻译的性能。

关键词：蒙汉神经机器翻译单语语料词向量对齐

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基于跨语言对齐词向量的汉日词汇意义比较研究

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语言文字应用 2022年第2期 133-143页

作者：胡楠张文强胡韧奋北京师范大学汉语文化学院、中文信息处理研究所北京100875 北京师范大学汉语文化学院、人文宗教高等研究院北京100875

跨语言的词汇意义比较不仅是词汇类型学研究的重要基础,也可为二语词汇习得和文化影响研究提供参考。为了实现大规模的词汇意义比较,本文提出了一种基于跨语言词向量对齐的方法,以汉语和日语的词汇语义比较为例展开了系统分析。首先,通... 详细信息

跨语言的词汇意义比较不仅是词汇类型学研究的重要基础,也可为二语词汇习得和文化影响研究提供参考。为了实现大规模的词汇意义比较,本文提出了一种基于跨语言词向量对齐的方法,以汉语和日语的词汇语义比较为例展开了系统分析。首先,通过汉语和日语预训练词向量获得两种语言中的词汇语义表示,然后,对预训练的两种语言词向量进行空间对齐,以此为基础,分别从词汇概念语义场和同形汉字词两个角度探究汉语和日语词汇的语义相似程度。考察汉日词汇概念语义场时,本文构建了涵盖20个语义场、897个词对的概念词表,通过跨语言词向量计算揭示了两种语言的语义场异同。在同形汉字词分析中,本文通过分类和聚类方法系统考察了3380对同形汉字词的意义分布情况,以期为跨语言词汇意义比较研究提供新的视角。

关键词：词向量对齐跨语言词义比较汉日同形词词汇类型学

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低资源语种傣汉神经机器翻译方法

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昆明理工大学学报（自然科学版） 2020年第4期45卷 57-63页

作者：高翊付莎胡泽林李淼冯韬麻之润云南省少数民族语文指导工作委员会云南昆明650499 中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥230031

近年来随着人工智能和深度学习的发展,在神经机器翻译(NMT)的加持下,机器翻译的水平取得了长足的进步,但是在较大语料的情况下才能取得好的效果.此外,NMT的成功需要依赖于大量高质量的双语语料作为训练数据.在英法等丰富资源的语种(Rich... 详细信息

近年来随着人工智能和深度学习的发展,在神经机器翻译(NMT)的加持下,机器翻译的水平取得了长足的进步,但是在较大语料的情况下才能取得好的效果.此外,NMT的成功需要依赖于大量高质量的双语语料作为训练数据.在英法等丰富资源的语种(Rich resource language)翻译任务上,神经机器翻译机器的表现几乎可以媲美人类的水平.对于一些小语种(俗称低资源语种:Low resource language),无法提供足够多的双语数据,导致NMT出现过拟合问题,从而降低翻译效果.据此本文以低资源的汉傣语翻译为例,针对神经机器在低资源汉傣语机器翻译表现不佳的问题现状,开展了如下研究:(1)构造了以词向量为基础的初始化模型,利用傣汉词向量空间对齐的方法,来初始化神经翻译模型的词嵌入层以提高翻译的性能;(2)设计了傣汉词向量空间的对齐方法;(3)提出了一种基于词对齐的神经机器翻译框架.通过汉/傣、傣/汉双向翻译实验证明,该方法可以分别使汉/傣、傣/汉机器翻译的BLEU值提高2.38个和0.43个BLEU点.

关键词：低资源神经机器翻译初始化模型词向量对齐注意力机制

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基于单语语料库的汉蒙神经机器翻译方法研究

基于单语语料库的汉蒙神经机器翻译方法研究

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作者：曹宜超中国科学技术大学

学位级别：硕士

机器翻译是自然语言处理领域重要的研究方向,近年来随着深度学习的飞速发展,神经机器翻译逐渐成为研究和应用的主流翻译方法,然而其严重依赖大规模平行语料才能获得较好翻译结果的弊端依然存在,因此对诸如汉蒙等低资源语言对的翻译效果... 详细信息

机器翻译是自然语言处理领域重要的研究方向,近年来随着深度学习的飞速发展,神经机器翻译逐渐成为研究和应用的主流翻译方法,然而其严重依赖大规模平行语料才能获得较好翻译结果的弊端依然存在,因此对诸如汉蒙等低资源语言对的翻译效果不佳。单语语料相较于平行语料具有数量多、易获得等特点,在平行语料不足的低资源机器翻译中有着举足轻重的作用,但目前单语语料库还没有很好地应用在神经机器翻译中。本文针对汉蒙平行语料资源不足和蒙古语形态复杂多变等情况,研究了单语语料库作为平行语料库的补充在低资源汉蒙神经机器翻译中的应用,提出了多种基于单语语料库的汉蒙神经机器翻译方法。本文的主要工作分述如下:（1）提出了一种结合词向量对齐和语言建模的汉蒙神经机器翻译方法。首先利用汉语和蒙语单语语料库分别训练二者的词向量,然后使用对齐的汉蒙词向量来初始化模型的词向量层,同时模型在进行翻译的过程中使用单语语料进行语言建模的训练,从而增强模型的编码解码能力。（2）提出了一种基于字符级语言建模的汉蒙神经机器翻译方法。神经机器翻译难以处理未登录词和低频词,因此本文设计了一种基于字符级语言建模的翻译方法,将汉语词和蒙古语词拆分成字或字符,使得模型能够处理语料中未出现的词或低频词。此外模型使用对偶结构引入了语言建模,从而可以在翻译的过程中进行字符级的语言建模训练,使翻译出的结果更符合语法更通顺。（3）提出了一种结合权重共享和字符级语言模型预训练的汉蒙神经机器翻译方法。为了更好地利用语言之间的共性,本文将模型编码器的前几层参数进行共享,同时加入基于字符感知的语言模型预训练,使用预训练的模型来对翻译模型进行初始化,最后再进行翻译的训练,同时在翻译的前半段加入字符级语言建模操作来微调翻译模型,进而提高翻译的性能。本文研究了单语语料库在汉蒙神经机器翻译中的应用,提出了结合词向量对齐和语言建模、基于字符级语言建模、结合权重共享和字符级语言模型预训练的汉蒙神经机器翻译方法。实验结果证明,本文提出的三种基于单语语料库的汉蒙神经机器翻译模型都可以显著地提升汉蒙神经机器翻译的效果。

关键词：汉蒙神经机器翻译单语语料库词向量对齐语言建模权重共享

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