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《中国人工智能学会通讯》——2.26 基于深度学习的机器翻译研究进展

2.26 基于深度学习的机器翻译研究进展 机器翻译研究如何利用计算机实现自然语言的自动转换,是人工智能和自然语言处理的重要研究领域之一。机器翻译大致可分为理性主义和经验主义两类方法。 基于理性主义的机器翻译方法 , 主张由人类专家通过编纂规则的方式 , 将自然语言之间的转换规律“传授”给计算机。这种方法的主要优点是能够显式描述深层次的语言转换规律。然而,理性主义方法对于人类专家的要求非常高,不仅能够通晓源语言和目标语言,而且需具备一定的语言学和翻译学理论功底,同时熟悉待翻译文本所涉及领域背景知识,还需熟练掌握相关计算机操作技能。这使得研制系统的人工成本高、开发周期长,面向小语种开发垂直领域的机器翻译因人才稀缺而变得极其困难。此外,当翻译规则库达到一定的规模后,如何确保新增的规则与已有规则不冲突也是非常大的挑战。因此,翻译知识获取成为基于理性主义的机器翻译方法所面临的主要挑战。 基于经验主义的机器翻译方法 , 主张计算机自动从大规模数据中“学习”自然语言之间的转换规律。随着互联网文本数据的持续增长和计算机运算能力的不断增强,数据驱动的统计方法从上世纪 90年代起开始逐渐成为机器翻译的主流...

《中国人工智能学会通讯》——2.27 利用深度学习改进统计机器翻译

2.27 利用深度学习改进统计机器翻译 利用深度学习改进统计机器翻译的核心思想是以统计机器翻译为主体,使用深度学习改进其中的关键模块,如语言模型[1] 、翻译模型 [2] 、调序模型 [3] 、词语对齐[4]等。 深度学习能够帮助机器翻译缓解数据稀疏问题。以语言模型为例。语言模型能够量化译文的流利度,对译文的质量产生直接的重要影响,是机器翻译中的核心模块。传统的语言模型采用 n-gram方法,通过极大似然估计训练模型参数。由于这种方法采用离散表示(即每个词都是独立的符号),极大似然估计面临着严重的数据稀疏问题:大多数n-gram 在语料库上只出现一次,无法准确估计模型参数。因此,传统方法不得不使用平滑和回退等策略来缓解数据稀疏问题。但即使采用平滑和回退策略,统计机器翻译系统还是因为数据过于稀疏而无法捕获更多的历史信息,通常仅能使用 4-gram或者 5-gram 语言模型。 深度学习著名学者、加拿大蒙特利尔大学Yoshua Bengio 教授在 2003 年率先提出基于神经网络的语言模型[5] ,通过分布式表示(即每个词都是连续、稠密的实数向量)有效缓解了数据稀疏问题。美国 BBN 公...

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