【摘 要】
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在飞速发展的深度学习技术带动下,神经机器翻译性能获得了显著提升。在主流的语言上的翻译性能已经逐渐接近或者达到人工译者的水平。目前对于汉语-越南语语种,面向特定领域双语对齐语料的规模和质量有限,缺乏双语知识库和平行语料库。在特定领域翻译方面神经机器翻译模型训练未达到拟合、泛化能力不强、翻译品质仍不理想。提升汉越特定领域神经机器翻译的性能有着广泛的市场应用空间和学术研究价值。本文探索将领域知识融入到汉
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在飞速发展的深度学习技术带动下,神经机器翻译性能获得了显著提升。在主流的语言上的翻译性能已经逐渐接近或者达到人工译者的水平。目前对于汉语-越南语语种,面向特定领域双语对齐语料的规模和质量有限,缺乏双语知识库和平行语料库。在特定领域翻译方面神经机器翻译模型训练未达到拟合、泛化能力不强、翻译品质仍不理想。提升汉越特定领域神经机器翻译的性能有着广泛的市场应用空间和学术研究价值。本文探索将领域知识融入到汉越神经机器翻译过程的方法,完成了以下的研究工作:（1）基于预训练语言模型及交互注意力的平行句对抽取方法从互联网可比语料中筛选高质量的平行句对,是提升低资源机器翻译性能的有效手段之一。但是互联网中的可比语料通常包含大量噪声数据,如何准确有效地过滤互联网数据中的噪声是平行句抽取任务的主要挑战。针对该问题,文中融合预训练语义表征提出一种基于交互注意力机制的跨语言文本语义匹配方法,利用双语语义表征一致性,实现噪声环境下平行句对抽取。具体思路为:首先利用预训练语言模型分别生成源语言和目标语言的双语表征,然后基于交互注意力机制实现跨语言特征的空间语义对齐,最后基于多视角特征融合后的语义表征实现跨语言句对的关系判定。在人工构建的汉越可比语料库和IWSLT15英越可比语料库的实验结果表明,所提方法优于已有的平行句对抽取模型。此外,借助抽取出的平行语料,机器翻译模型的性能得到了明显的改善。（2）基于领域知识增强的汉越神经机器翻译方法特定领域包含大量的领域词,在低资源的情况下不能得到很好的翻译效果。如何将领域知识融入机器翻译模型中,改善特定领域翻译性能是当前亟需解决的问题。对于以上问题,文中提出了基于领域知识增强的汉越神经机器翻译方法,通过识别源语句中的领域词,在编码阶段。引入一个领域知识的编码模块,学习领域词的向量表示,引入领域知识-编码器的注意力机制,利用领域词增强源语言句子的向量表示。在解码阶段,引入领域知识-解码器的注意力机制,通过领域词和源语言共同指导目标译文的生成。根据构建的新冠疫情领域的数据实验结果表明,提升了特定领域下汉-越神经机器翻译的性能。
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