【摘 要】
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神经机器翻译自兴起以来,不断给机器翻译领域带来振奋人心的消息。但由于神经机器翻译仅仅利用单个神经网络实现自然语言之间的转换,简化翻译过程的同时也存在两点不足:(1)相
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神经机器翻译自兴起以来,不断给机器翻译领域带来振奋人心的消息。但由于神经机器翻译仅仅利用单个神经网络实现自然语言之间的转换,简化翻译过程的同时也存在两点不足:(1)相比于统计机器翻译,神经机器翻译对句长更为敏感;(2)端到端的实现过程未能显式利用语言学知识,以获得更优的翻译性能。本文针对上述问题,提出相应的方法:针对问题一,本文提出一种基于分治策略的神经机器翻译方法。该方法基于分治法的思想,识别并抽取句中的最长名词短语,并保留特殊标识或核心词与其余部分组成句子框架。通过神经机器翻译系统分别翻译最长名词短语和句子框架,再将译文重新组合的方法,缓解了神经机器翻译在长句上翻译性能不佳的问题。实验结果表明,本文提出的方法获得的译文与基线方法相比,BLEU分值提升了0.89。针对问题二,本文提出一种基于多序列编码的神经机器翻译方法。该方法能够将词法、句法等语言学知识以序列的形式与源语言句子一同编码为中间向量,以参与到模型的训练和解码过程。本文实现了两种编码网络:多门控递归神经网络与多双向递归神经网络,分别将多序列编码方法应用于传统神经机器翻译和基于注意力的神经机器翻译。实验结果表明,多序列编码方法获得的译文与基线方法相比,BLEU分值分别提升了1.35和1.14。最后,集成本文提出的两种方法,形成中英神经机器翻译系统。本文系统在基线系统的基础上BLEU分值提升了1.82。实验结果表明,本文提出的两种方法能够有效提升神经机器翻译系统的性能。
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