联合式多引擎维汉机器翻译系统

根据维吾尔语形态变化丰富的特殊性,搭建一个基于Factored的维汉机器翻译系统,将Factored系统和基于层次短语的Joshua翻译系统以及Moses中基于句法的翻译模型进行系统融合,构建混淆网络。提出一种词级和句子级联合融合的维汉机器翻译方法,利用一致性网络进行词级融合,并采用最小贝叶斯算法进行句子级融合。实验结果表明,联合式多引擎方法能提高1.72%个BLUE-SBP值。     

维汉机器翻译未登录词识别研究

针对维汉统计机器翻译中未登录词较多的现象和维吾尔语语言资源匮乏这一现状,结合维吾尔语构词特征以及相应的字符串相似度算法,提出了一种基于字符串相似度的维汉机器翻译未登录词识别模型。该模型借助短语表和外部词典,与未翻译的维语词求相似度,取相似度最大短语对应的汉语翻译作为此未登录词的最终翻译。实验证明,与基于词干切分的未登录词识别方法相比,此模型较好地保留了维吾尔语词信息,提高了译文的质量。     

面向维汉机器翻译的语料筛选技术研究*

统计机器翻译是近十年来的主流机器翻译技术,其在维汉机器翻译中良好的性能已经得到了广泛的认可。维汉统计机器翻译的最终翻译性能同样是受这几方面的影响：翻译模型、语言模型、语料质量和规模等。本文旨在通过对维汉双语训练语料的筛选来提高最终的机器翻译性能。在相关学者的研究基础上,本文提出了改进的IBM1模型评价句对齐质量、双语语言模型困惑度进行语料筛选和多种筛选指标综合求交集的方法。这些方法没有语言特性的依赖,支持维汉双语语料的筛选。通过实验可证明,使用这些方法筛选而来的语料训练出的维汉翻译模型的性能更优。     

基于动态词对齐的交互式机器翻译

在传统的机器翻译(machine translation,MT)与计算机辅助翻译(computer aided translation,CAT)中,译员与翻译引擎之间的交互受到很大限制,于是产生了交互式机器翻译(interactive machine translation,IMT)技术。但传统的模型只考虑当前源语与部分翻译的目标语的信息,没有将用户交互后的对齐信息加入到之后的预测模型中。该文基于词预测交互式机器翻译的研究思路,将用户交互翻译过程中的鼠标点选行为转化为中间译文的词对齐信息,进而在翻译交互过程中实现了对译文的动态词对齐标注,并在词对齐信息和输入译文的约束下提高了传统词预测的准确性。     

基于多编码器多解码器的大规模维汉神经网络机器翻译模型

为提升维汉机器翻译模型的翻译能力,该文提出使用多编码器多解码器的结构,搭建大规模的维汉神经网络机器翻译模型。相比于单编码器单解码器的浅层的小模型,多编码器多解码器模型具有多个编码器,可以对源语言进行多层次、多视角的压缩表示;同时具有多个解码器,可以增强目标语言的生成能力。实验证明,在大规模的训练数据上,使用该方法搭建的大规模维汉神经网络机器翻译模型,译文质量可以大幅度地超过基于短语的统计机器翻译模型和基本的神经网络翻译模型。该文还针对维汉翻译源端语言和目标端语言的翻译单元粒度进行了实验,发现维吾尔语端使用字节对编码单元、汉语端使用字单元,可以消除对汉语分词器的依赖,做到和双端都使用字节对编码单元可比的效果。     

基于LSTM的蒙汉机器翻译的研究

由于内蒙古地区蒙汉机器翻译水平落后、平行双语语料规模较小,利用传统的统计机器翻译方法会出现数据稀疏以及训练过拟合等问题,导致翻译质量不高。针对这种情况,提出基于LSTM的蒙汉神经机器翻译方法,通过利用长短时记忆模型构建端到端的神经网络框架并对蒙汉机器翻译系统进行建模。为了更有效地理解蒙古语语义信息,根据蒙古语的特点将蒙古文单词分割成词素形式,导入模型,并在模型中引入局部注意力机制计算与目标词有关联的源语词素的权重,获得蒙古语和汉语词汇间的对齐概率,从而提升翻译质量。实验结果表明,该方法相比传统蒙汉翻译系统提高了翻译质量。     

面向汉维机器翻译的双语关联度优化模型

针对汉语—维吾尔语的统计机器翻译系统中存在的语义无关性问题,提出基于神经网络机器翻译方法的双语关联度优化模型。该模型利用注意力机制捕获词对齐信息,引入双语短语间的语义相关性和内部词汇匹配度,预测双语短语的生成概率并将其作为双语关联度,以优化统计翻译模型中的短语翻译得分。在第十一届全国机器翻译研讨会（CWMT 2015）汉维公开机器翻译数据集上的实验结果表明,与基线系统相比,在使用较小规模的训练数据和词汇表的条件下,所提方法可以有效地同时提高短语级别和句子级别的机器翻译任务性能,分别获得最高2.49和0.59的BLEU值提升。     

汉维/维汉统计机器翻译中若干问题研究

针对汉语和维吾尔语形态差别较大的特点,借助开源的Moses工具箱,通过各种翻译模型的对比及相关实验结果的分析,深入探讨了对汉维/维汉翻译有影响的各种因素,包括词对齐问题,汉维翻译中主语、谓语中心词、时态等的一致性问题,维汉翻译中OOV的问题,汉维句法结构差异问题。最后给出了提高汉维/维汉统计翻译性能的一些建议。     

基于移动端的神经网络汉英翻译模型

为了使中英文翻译更加智能以及更加合理,采用句子级的释义对译文进行改写,将其视为同一语言之间的翻译任务。在没有大规模平行释义语料库的情况下,利用机器翻译结果和源语言的参考翻译来近似平行释义语料库。然后,利用该模型训练一个从机器翻译结果到参考翻译的重复系统,生成语义一致的句子级重复结果。在此基础上,将重述结果引入系统整合的翻译假设中。最后,在翻译和释义的基础上,进行了面向移动应用的设计和开发,实现了中英文机器翻译。     

面向统计机器翻译的重对齐方法研究

词对齐是统计机器翻译中的重要技术之一。该文提出了一种重对齐方法,它在IBM models获得的正反双向词对齐的基础上,确定出正反双向对齐不一致的部分。之后,对双向词对齐不一致的部分进行重新对齐以得到更好的对称化的词对齐结果。此外,该文提出的方法还可以利用大规模单语语料来强化对齐结果。实验结果表明,相比在统计机器翻译中广泛使用的基于启发信息的词对齐对称化方法,该文提出的方法可以使统计机器翻译系统得到更高的翻译准确率。