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稀缺资源语言神经网络机器翻译研究综述被引量：23: 1; 作者李洪政冯冲黄河燕《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1217-1231,共15页; 作为目前主流翻译方法的神经网络机器翻译已经取得了很大突破,在很多具有丰富数据资源的语言上的翻译质量也不断得到改善,但对于稀缺资源语言的翻译效果却仍然并不理想.稀缺资源语言机器翻译是目前机器翻译领域的重要研究热点之一,近几... 展开更多; 关键词稀缺资源语言神经网络机器翻译迁移学习枢轴语言回译多语言翻译无监督翻译; 在线阅读下载PDF 职称材料

神经网络机器翻译研究热点与前沿趋势分析被引量：20: 2; 作者林倩刘庆 +3 位作者苏劲松林欢杨静罗斌《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第11期1-14,共14页; 机器翻译是指利用计算机将一种语言文本转换成具有相同语义的另一种语言文本的过程。它是人工智能领域的一项重要研究课题。近年来,随着深度学习研究和应用的快速发展,神经网络机器翻译成为机器翻译领域的重要发展方向。该文首先简要介... 展开更多; 关键词人工智能深度学习神经网络机器翻译; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合多特征的汉维神经网络机器翻译模型被引量：7: 3; 作者朱顺乐《计算机工程与设计》北大核心 2019年第5期1484-1488,F0003,共6页; 针对汉维神经网络机器翻译中出现的未登录词过多、维吾尔语端形态生成以及汉维词语表意不一致等问题,提出一种融合"编码器-解码器"特征、维吾尔语"词干-词缀"语言模型特征、汉维-维汉双向词对齐特征的汉维翻译策略... 展开更多; 关键词汉维神经网络机器翻译对数线性模型特征形态分析语言模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

藏汉神经网络机器翻译研究: 4; 作者李亚超熊德意 +3 位作者张民江静马宁殷建民《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期103-109,共7页; 神经网络机器翻译是最近几年提出的机器翻译方法,在多数语言对上逐渐超过了统计机器翻译方法,成为当前机器翻译研究前沿热点。该文在藏汉语对上进行了基于注意力的神经网络机器翻译的实验,并采用迁移学习方法缓解藏汉平行语料数量不足... 展开更多; 关键词藏语神经网络机器翻译注意力机制循环神经网络迁移学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向汉维机器翻译的双语关联度优化模型被引量：2: 5; 作者潘一荣李晓 +1 位作者杨雅婷董瑞《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期726-730,共5页; 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... 展开更多; 关键词维吾尔语神经网络机器翻译注意力机制词对齐生成概率; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于增量式自学习策略的多语言翻译模型被引量：6: 6; 作者周张萍黄荣城 +3 位作者王博立胡金铭史晓东陈毅东《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期170-175,共6页; 针对源语言到目标语言缺乏平行语料的情况,提出了一种基于增量式自学习策略的多语言翻译模型,即利用中介语双语语料训练源语言到目标语言的翻译模型.在Transformer架构下,相比于基于中介语和直接在伪平行语料上训练的普通双语翻译模型,... 展开更多; 关键词神经网络机器翻译多语言机器翻译增量式自学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名稀缺资源语言神经网络机器翻译研究综述被引量：23: 1; 作者李洪政冯冲黄河燕; 机构北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京理工大学外国语学院语言工程与认知计算工信部重点实验室; 出处《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1217-1231,共15页; 基金中国博士后科学基金(2018M640069) 国家自然科学基金(61902024,61732005) 国家重点研发计划(2018YFC0832104)资助。; 文摘作为目前主流翻译方法的神经网络机器翻译已经取得了很大突破,在很多具有丰富数据资源的语言上的翻译质量也不断得到改善,但对于稀缺资源语言的翻译效果却仍然并不理想.稀缺资源语言机器翻译是目前机器翻译领域的重要研究热点之一,近几年来吸引了国内外的广泛关注.本文对稀缺资源语言机器翻译的研究进行比较全面的回顾,首先简要介绍了与稀缺资源语言翻译相关的学术活动和数据集,然后重点梳理了目前主要的研究方法和一些研究结论,总结了每类方法的特点,在此基础上总结了不同方法之间的关系并分析了目前的研究现状.最后,对稀缺资源语言机器翻译未来可能的研究趋势和发展方向进行了展望,并给出了相关建议.; 关键词稀缺资源语言神经网络机器翻译迁移学习枢轴语言回译多语言翻译无监督翻译; Keywords Low-resource language neural machine translation transfer learning pivot language back translation multilingual translation unsupervised translation; 分类号 TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名神经网络机器翻译研究热点与前沿趋势分析被引量：20: 2; 作者林倩刘庆苏劲松林欢杨静罗斌; 机构厦门大学信息学院; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第11期1-14,共14页; 基金国家自然科学基金(61672440) 国家语委一般项目课题(YB135-49) +1 种基金厦门大学校长基金(ZK1024) 国家重点研发计划(2019QY1803); 文摘机器翻译是指利用计算机将一种语言文本转换成具有相同语义的另一种语言文本的过程。它是人工智能领域的一项重要研究课题。近年来,随着深度学习研究和应用的快速发展,神经网络机器翻译成为机器翻译领域的重要发展方向。该文首先简要介绍近一年神经网络机器翻译在学术界和产业界的影响,然后对当前的神经网络机器翻译的研究进展进行分类综述,最后对后续的发展趋势进行展望。; 关键词人工智能深度学习神经网络机器翻译; Keywords artificial intelligence deep learning neural machine translation; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合多特征的汉维神经网络机器翻译模型被引量：7: 3; 作者朱顺乐; 机构浙江海洋大学东海科学技术学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2019年第5期1484-1488,F0003,共6页; 基金浙江省自然科学基金项目(LY16F020014) 浙江省自然科学基金青年科学基金项目(LQ16A010003); 文摘针对汉维神经网络机器翻译中出现的未登录词过多、维吾尔语端形态生成以及汉维词语表意不一致等问题,提出一种融合"编码器-解码器"特征、维吾尔语"词干-词缀"语言模型特征、汉维-维汉双向词对齐特征的汉维翻译策略。综合考虑汉维语言差异、汉维语言资源稀缺等问题,将统计机器翻译中的双语知识引入到神经网络机器翻译模型中,多个特征通过一个对数线性模型组合。实验结果表明,该方法能够有效提升汉维神经网络机器翻译性能,平均BLEU提升大于2.0。; 关键词汉维神经网络机器翻译对数线性模型特征形态分析语言模型; Keywords Chinese-Uyghur neural machine translation log-linear model feature morphological analysis language model; 分类号 TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名藏汉神经网络机器翻译研究: 4; 作者李亚超熊德意张民江静马宁殷建民; 机构甘肃省民族语言智能处理重点实验室(西北民族大学); 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期103-109,共7页; 基金国家自然科学基金(61403269 61432013 +5 种基金 61525205) 31920170153) CCF中文信息技术开放基金(CCF2015-01-01); 文摘神经网络机器翻译是最近几年提出的机器翻译方法,在多数语言对上逐渐超过了统计机器翻译方法,成为当前机器翻译研究前沿热点。该文在藏汉语对上进行了基于注意力的神经网络机器翻译的实验,并采用迁移学习方法缓解藏汉平行语料数量不足问题。实验结果显示,该文提出的迁移学习方法简单有效,相比短语统计机器翻译方法,提高了三个BLEU值。从译文分析中可以看出藏汉神经网络机器翻译的译文比较流畅,远距离调序能力较强,同时也存在过度翻译、翻译不充分、翻译忠实度较低等神经网络机器翻译的共同不足之处。; 关键词藏语神经网络机器翻译注意力机制循环神经网络迁移学习; Keywords Tibetan neural machine translation attention mechanism recurrent neural network transfer learning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向汉维机器翻译的双语关联度优化模型被引量：2: 5; 作者潘一荣李晓杨雅婷董瑞; 机构中国科学院新疆理化技术研究所中国科学院大学新疆民族语音语言信息处理实验室; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期726-730,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(U1703133) 中科院西部之光项目(2017-XBQNXZ-A-005) +2 种基金新疆维吾尔自治区高层次人才引进工程项目(Y839031201)。; 文摘针对汉语—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,所提方法可以同时有效地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。; 关键词维吾尔语神经网络机器翻译注意力机制词对齐生成概率; Keywords Uyghur neural network machine translation attention mechanism word alignment conditional probability; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于增量式自学习策略的多语言翻译模型被引量：6: 6; 作者周张萍黄荣城王博立胡金铭史晓东陈毅东; 机构厦门大学信息科学与技术学院; 出处《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期170-175,共6页; 基金国家科技支撑计划项目(2012BAH14F03) 国家自然科学基金(61573294) +2 种基金国家语委委托项目(WT135-10) 国家语委甲骨文专项(YWZ-J010); 文摘针对源语言到目标语言缺乏平行语料的情况,提出了一种基于增量式自学习策略的多语言翻译模型,即利用中介语双语语料训练源语言到目标语言的翻译模型.在Transformer架构下,相比于基于中介语和直接在伪平行语料上训练的普通双语翻译模型,使用该方法在第十四届全国机器翻译研讨会(CWMT 2018)多语言翻译评测数据集上的机器双语互译评估(BLEU)值提升了0.98个百分点.在此基础上,还对比了不同的预处理方法、训练策略以及多模型的平均和集成策略,其中多模型集成策略的BLEU值上可在多模型策略的基础上进一步提升0.53个百分点.; 关键词神经网络机器翻译多语言机器翻译增量式自学习; Keywords neural machine translation multilingual machine translation iterative method; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	稀缺资源语言神经网络机器翻译研究综述	李洪政冯冲黄河燕	《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	23	在线阅读下载PDF 职称材料
2	神经网络机器翻译研究热点与前沿趋势分析	林倩刘庆苏劲松林欢杨静罗斌	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2019	20	在线阅读下载PDF 职称材料
3	融合多特征的汉维神经网络机器翻译模型	朱顺乐	《计算机工程与设计》北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	藏汉神经网络机器翻译研究	李亚超熊德意张民江静马宁殷建民	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2017		在线阅读下载PDF 职称材料
5	面向汉维机器翻译的双语关联度优化模型	潘一荣李晓杨雅婷董瑞	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于增量式自学习策略的多语言翻译模型	周张萍黄荣城王博立胡金铭史晓东陈毅东	《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料