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基于Transformer模型的轨道交通机器翻译系统设计

Machine translation system for rail transit based on Transformer model
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摘要 针对商用机器翻译引擎安全性无法保证、专业化领域翻译精准度低、翻译服务方式单一等问题,通过神经网络模型、知识蒸馏方法、专业语料库构建等技术,设计基于Transformer模型的轨道交通机器翻译系统——“铁译通”,实现文本翻译、文档翻译、Office插件翻译、浏览器插件翻译等多元化功能。应用表明,该系统可为行业用户提供专业化、多元化、定制化、安全性强的机器翻译服务。 In response to issues such as the inability to guarantee the security of commercial machine translation engines,low translation accuracy in professionalization fields,and single translation service method,this paper designed a rail transit machine translation system-"Tieyitong"based on the Transformer model,through technologies such as neural network models,knowledge distillation methods,and professional corpus construction,to implement diversified functions such as text translation,document translation,Office plugin translation,and browser plugin translation.The application results show that the system can provide professionalization,diversified,customized,and strong security machine translation services for industry users.
作者 李子林 刘庆猛 李雪山 LI Zilin;LIU Qingmeng;LI Xueshan(Scientific and Information Technical Research Institute,China Academy of Railway Sciences Corporation Limited,Beijing 100081,China)
出处 《铁路计算机应用》 2024年第4期54-58,共5页 Railway Computer Application
基金 中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目重点课题(2021YJ133)。
关键词 Transformer模型 机器翻译 自然语言处理 轨道交通 翻译引擎 Transformer model machine translation Natural Language Processing(NLP) rail transit translation engine
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