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基于NMT的端到端汉盲转换方法研究

基于NMT的端到端汉盲转换方法研究

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作者：蒋琪兰州大学

学位级别：硕士

汉字到盲文自动转换是改善我国1700万视障人群生活学习的重要技术。我国先后制定了现行盲文、双拼盲文、国家通用盲文三种盲文标准。由于我国汉盲转换软件欠缺、技术落后,导致非出版及电子盲文资源缺乏,无法满足视障者需求,盲文出版、... 详细信息

汉字到盲文自动转换是改善我国1700万视障人群生活学习的重要技术。我国先后制定了现行盲文、双拼盲文、国家通用盲文三种盲文标准。由于我国汉盲转换软件欠缺、技术落后,导致非出版及电子盲文资源缺乏,无法满足视障者需求,盲文出版、盲人教育事业也受到限制。现有汉盲转换方法均采用多步转换方法:先对汉字文本进行盲文分词连写,再对汉字进行标调,最后结合分词和标调信息合成盲文文本。该方法需要同时建立盲文分词连写语料库和汉语拼音语料库,建设难度较大;转换过程至少包括分词、标调、合成等阶段,算法复杂,翻译效率和准确率也会受影响。本文完成了基于神经机器翻译（NMT）模型的端到端汉盲转换方法研究。该方法可将汉字一步直接转换为盲文,工作量较少,工程复杂度较低;只需建设汉字-盲文句子级对照语料库,无需实现词语级精确对照,语料库建设难度较小。本文实现了rnmt、Transformer、ConvS2S三种端到端汉盲转换模型。实验结果表明,rnmt模型在现行盲文、双拼盲文、国家通用盲文的每项指标下均有最好的性能,BLEU值分别为84.63%、84.82%、83.53%,高频多音字标调准确率分别超过98.27%、98.41%、98.44%,汉盲转换准确率分别为91.00%、90.48%、89.76%。rnmt模型在现行盲文、国家通用盲文的整体标调准确率分别为99.79%、99.80%。本文同时研究了语料大小和模型性能的关系。实验结果表明,训练数据量的增加提高了三种模型的性能。Transformer模型在现行盲文、双拼盲文、国家通用盲文测试集的准确率均提高最大,分别提升0.51%、0.44%、0.26%。为支持模型训练和方法研究,本文基于《人民日报》六个月约1200万字中文语料,通过系统转换、专家校改,最终构建了国家通用盲文、现行盲文、双拼盲文三个汉盲对照语料库。本文利用Java Web和Deeplearning4j技术,将成果转化为工程项目,实现了端到端汉盲转换系统,并作为中国盲文数字平台的重要功能和组成部分,已有用户2万多人。该系统具有可访问性程度高、前后端分离、模块化特点。本文成果有效促进汉盲转换技术发展,有助解决盲人阅读资料匮乏问题。

关键词：汉盲转换端到端神经机器翻译 rnmt Transformer ConvS2S

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