维吾尔语机器翻译研究综述

维吾尔语机器翻译作为我国低资源机器翻译研究的重要任务之一,其发展与应用可以更好地促进不同地区和民族之间的文化交流与贸易往来。然而,维吾尔语作为一种黏着性语言,在机器翻译领域存在形态复杂、语料稀缺等问题。近年来,在维吾尔语机器翻译发展的不同阶段,研究人员针对其特点在算法和模型上不断优化与创新,取得了一定的研究成果,但缺乏系统性的综述。全面回顾维吾尔语机器翻译的相关研究,并根据方法的不同将其分为基于规则和实例的维吾尔语机器翻译、基于统计的维吾尔语机器翻译以及基于神经网络的维吾尔语机器翻译3种类型,同时对相关学术活动和语料库资源进行汇总。为进一步探索维吾尔语机器翻译的潜力,采用ChatGPT模型对维吾尔语-汉语机器翻译任务进行初步研究,实验结果表明,在Few-shot情景下,随着示例数的增加,翻译性能先升后降,在10-shot时表现最佳。此外,思维链方法在维吾尔语机器翻译任务中并未展示出更优的翻译能力。最后对维吾尔语机器翻译未来的研究方向进行了展望。

多策略机器翻译研究综述

该文全面综述和分析了多策略机器翻译的研究。根据所采用策略方式的差异,我们将多策略机器翻译分为系统级策略融合和模块级策略融合。在分别介绍了不同的翻译方法后,着重介绍了系统级策略融合和模块级策略融合各自具有代表性的研究工作。最后,对多策略机器翻译的研究进行了展望。

神经机器翻译综述

机器翻译主要研究如何将源语言翻译为目标语言,对于促进民族之间的交流具有重要意义。目前神经机器翻译凭借翻译速度和译文质量成为主流的机器翻译方法。为更好地进行脉络梳理,首先对机器翻译的历史和方法进行研究,并对基于规则的机器翻译、基于统计的机器翻译和基于深度学习的机器翻译三种方法进行对比总结;然后引出神经机器翻译,并对其常见的类型进行讲解;接着选取多模态机器翻译、非自回归机器翻译、篇章级机器翻译、多语言机器翻译、数据增强技术和预训练模型六个主要的神经机器翻译研究领域进行重点介绍;最后从低资源语言、上下文相关翻译、未登录词和大模型四个方面对神经机器翻译的未来进行了展望。通过系统性的介绍以更好地理解神经机器翻译的发展现状。

机器翻译及其评测技术简介

本文简要地介绍了机器翻译的概念和三种比较常见的机器翻译技术,与此同时,本文还概括地介绍了相关的机器翻译评测技术,包括几种主要的机器翻译评测方式以及国内外著名的机器翻译评测活动等。

两种英汉机器翻译技术研究

英汉机器翻译技术能够完成英文与汉文的实时翻译,国内外对英汉机器翻译技术做了大量研究和实验。首先简要介绍了英汉机器翻译的研究状况,对已存在的2种英汉机器翻译技术进行研究分析,为英汉机器翻译技术的进一步发展提供了一定的理论依据。

融合指代消解的神经机器翻译研究

篇章中的同一实体经常会呈现出不同的表述,形成一系列复杂的指代关系,这给篇章翻译带来了很大的挑战。该文重点探索指代消解和篇章神经机器翻译的融合方案,首先为指代链设计相应的指代表征;其次使用软约束和硬约束两种方法在翻译系统中实现指代信息的融合。该文建议的方法分别在英语-德语和中文-英语语言对上进行了实验,实验结果表明,相比于同期最好的句子级翻译系统,该方法能使翻译性能获得明显提升。此外,在英语-德语的代词翻译质量的专门评估中,准确率也有显著提升。

中日两国机器翻译研究进展及比较

机器翻译研究用计算机实现不同自然语言之间的翻译。自第一台计算机诞生开始，人们一直在研究和探索高质量高效率的机器翻译技术。近年来，基于规则的机器翻译、基于实例的机器翻译和基于统计的机器翻译这几种主要的翻译模式共同存在且相互补充，并有不断融合之势。随着中国和日本在科技、经济和文化交流的不断深入，机器翻译研究对于打破汉语和日语之间的语言壁垒进而推进中日两国各个领域的交流与合作具有重要的应用价值。中国和日本两国机器翻译研究人员已经开展了大量的汉日／日汉机器翻译的理论研究与系统研制，已取得了有效的成果，但距离大规模实际应用和高标准的翻译质量的要求尚有差距。为此，中日两国机器翻译人员有必要在汉日／日汉机器翻译技术与系统研制方面展开合作，特别是在对齐平行文本、实例词典、专业术语词典以及句法分析等共同课题方面展开合作。文章介绍了中日两国机器翻译研究的进展并加以比较，对中日两国在机器翻译领域的合作做了分析与展望。

机器翻译质量评估:方法、应用及展望

随着机器翻译译后编辑模式在语言服务行业的广泛应用,机器翻译质量评估的重要性日益凸显。本文探讨了业界三种主流机器翻译质量评估方法的优劣以及适用性。研究发现,人工评估、有参考自动评估、无参考自动预估三种方法各有其优势与不足,在特定场景下应根据需求不同灵活地选择评估方法。在未来,机器翻译质量评估研究应在提高自动评估准确率、增加质量评估维度、开展垂直细分领域评估等方面深入挖掘。

机器翻译的译后编辑策略探究

人类首次提出机器翻译至今已有70多年,随着语言处理路径不断更新,尤其得益于人工智能技术的发展,机器翻译已经进入神经网络翻译时代。机器翻译速度和效率得到极大提高,从而日益受到大众的青睐。目前,机器翻译技术尚未成熟,仍然存在较多问题,因此有必要进行译后编辑。文章以机器在线翻译的译文为研究对象,并对其进行分析,从词汇、句法及语篇三个层面提出译后编辑策略,以期提升机器翻译质量和效率。

基于自注意力机制神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法

循环神经网络对于代码序列数据有着良好的处理能力,软件缺陷修复的补丁生成模型大多采用循环神经网络实现.然而,基于循环神经网络的补丁生成模型在处理代码序列中长距离依赖问题时仍然具有局限性,其修复成功率和修复效率较低.针对此问题,提出一种基于自注意力神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法(Self-attention Neural machine translation based automatic software Repair,SNRepair).首先,为有效缓解源码中的未登录词问题,对数据集引入子词切分技术进行预处理;其次,为解决源代码中棘手的长距离依赖问题并更充分地利用局部信息,构建融合局部建模的Transformer程序补丁生成模型;然后,采用缺陷自动定位技术定位缺陷语句位置,利用参数优化后的Transformer补丁生成模型生成候选补丁;最后,运行测试用例验证候选补丁.在具有395个真实Java软件缺陷的Defects4J缺陷库上实验评估,结果表明SNRepair方法与对比方法比较,修复成功率和修复效率更高.

神经网络机器翻译问题及对策研究——以有道、DeepL、搜狗、百度翻译为中心

2013年以来,神经网络机器翻译实现了机器翻译质量的大幅提升,短短几年便成为机器翻译系统的主流模式。国内外行业巨头纷纷上线神经网络机器翻译系统,推动机器翻译实用化和商品化发展。但是,神经网络机器翻译仍然面临诸多挑战。如何有效地利用在线翻译系统,方便、快速且准确地提高翻译效率和质量,是当前机器翻译研究的重点。因此,本文以有道、DeepL、百度、搜狗四个神经网络翻译软件为研究对象,概括总结了神经机器翻译译文的特点及存在问题,并据此从机器翻译软件开发、译后编辑、译者发展等不同角度,探讨在人工智能翻译飞速发展背景下的应对策略。

混合机器翻译的研究现状和发展趋势

混合机器翻译是一种综合了多种机器翻译方法的组合方法,以提高翻译质量和效率。文章介绍了混合机器翻译的基本概念和分类,包括基于规则、统计和神经网络的混合方法,然后对混合机器翻译的优点和挑战进行分析,最后总结了当前混合机器翻译的应用情况和未来发展方向,并提出了一些可能的解决方案。

机器翻译相关术语简介

机器翻译是解决不同语言之间交流障碍的重要技术手段。本文介绍了机器翻译的发展历程,以及同机器翻译相关的一些重要术语概念,包括基于规则的机器翻译,基于实例的机器翻译,统计机器翻译以及计算机辅助机器翻译。不同的研究方法出发点有所不同,如何进行优势互补,混合建模是未来一个重要的发展趋势。

视听文本机器翻译质量测评和译后编辑研究——以《畅游赣鄱——水文化英文之旅》慕课字幕翻译为例

机器翻译给人们带来了便利,同时促成了译后编辑的诞生。本文以《畅游赣鄱——水文化英文之旅》慕课字幕文本为研究样本,在MQM(Multidimensional Quality Metrics)质量评估框架基础上提出视听文本机器翻译产品质量评估标准,量化其错误值,测试机器翻译质量,并由此提出译后编辑的三级模式:轻度译后编辑(Light Post-editing, LPE)、中度译后编辑(Moderate Post-editing, MPE)和重度译后编辑(Full Post-editing, FPE)。

基于情感语义增强编解码的神经机器翻译方法

针对目前神经机器翻译模型仅依赖平行语料训练而无法充分挖掘深层语言知识的问题,提出一种基于情感语义增强编解码的神经机器翻译方法,旨在通过引入额外的情感语义,提高模型对语言深层次信息的理解能力。首先,利用word2vec技术获取语料中所有单词的词嵌入,将其输入到一个融合模型中进行训练。该融合模型结合了基于GRU和文档嵌入的机制,以获取单词级别和文档级别的情感语义表征;其次,在情感融合阶段,采用加权公式将单词级别和文档级别的情感语义有机地融合,形成更为综合的情感语义表征;最后,将此表征与上下文语义表征按位相加,以全面引入情感信息,并将其作为输入传递到机器翻译模型的编码器和解码器中。在多个基准数据集上的实验显示,相较于传统的Transformer模型,该方法在IWSLT数据集上性能显著提升,BLEU值增加1.3至1.62。在WMT数据集上也取得良好性能,证实了融合情感语义在机器翻译中的有效性。

基于机器翻译软件的外宣文本翻译质量评估研究

外宣翻译任务日益繁重,在一定程度上需要借助机器翻译软件进行辅助工作。基于深度学习和神经网络翻译模型的机器翻译软件被广泛应用于各个领域,但其质量评估对比的实证研究并不多见。文章借助Python编程语言计算机器翻译质量评估指标,对机器翻译后的外宣文本译文进行质量评估。研究发现,不同机器翻译软件的表现各有差异,但均未达到外宣翻译的要求。主要问题有为用词不当、术语错误和搭配不当,机器翻译质量有待提高。

基于知识蒸馏的神经机器翻译综述

机器翻译(MT)是利用计算机将一种语言转换为与其同语义的另一种语言的过程。随着神经网络的提出,神经机器翻译(NMT)作为一种强大的机器翻译技术,在自动翻译领域和人工智能方向上取得了显著成功。由于传统神经翻译模型存在参数、结构冗余的问题,提出了使用知识蒸馏(KD)技术手段对神经机器翻译进行模型压缩和加速推理,该方法在机器学习和自然语言处理领域引起了广泛的关注。主要从评价指标、技术创新等角度对各种引入知识蒸馏的翻译模型进行了系统的考察和比较。首先简要回顾了机器翻译的发展历程、主流框架和评价指标;接着详细介绍了知识蒸馏技术;然后分别从多语言模型、多模态翻译、低资源语言以及自回归和非自回归四个角度详述了基于知识蒸馏的神经机器翻译发展方向,并简要介绍其他领域的研究现状;最后针对现有的大语言模型、零资源语言及多模态机器翻译所存在的问题进行分析,展望神经机器翻译发展趋势。

机器翻译背景下商务英语翻译课程的人才培养目标和路径探讨——基于本校的商务英语翻译课程教学

现代社会国际商务交流增多,对商务英语专业人才需求不断增长。随着网络和信息技术迅速发展,对商务英语专业人才的需求有所变化,商务英语专业的人才培养目标也随之调整。商务英语翻译是商务英语专业的核心课程之一,由于时代的发展、技术的进步、课程的自身特点等因素,需要重新考虑该课程现阶段的人才培养目标和培养路径,以应对机器翻译日臻成熟和网络技术迭代更新对该课程造成的影响和提出的挑战,培养现代社会需要的商务人才。

科技文本机器翻译错误分析及译后编辑策略

本研究旨在评估主流机器翻译软件在科技论文翻译中的表现,并探讨译后编辑策略的有效性。研究通过案例分析法,对市场上几种主流机器翻译软件翻译的科技文本译文进行了深入评估。分析重点包括专有名词的误译、词汇选择的适当性、复杂句式的处理以及译文对原文结构的依赖程度。研究结果表明,虽然机器翻译在提高翻译效率方面具有显著优势,但其译文在准确性和流畅性方面仍存在不足。针对发现的问题,本文提出了一系列译后编辑建议,旨在优化翻译质量。This study aims to evaluate the performance of the main machine translation software in translating scientific and technical papers and to explore the effectiveness of post-editing strategies. The study selected several mainstream machine translation software in the market and evaluated the translation results in depth through the case study method. The analysis focuses on the mistranslation of proper nouns, the appropriateness of vocabulary selection, the handling of complex sentences, and the degree of dependence of the translated text on the structure of the original text. The findings show that although machine translation has significant advantages in improving translation efficiency, its translations still have deficiencies in terms of accuracy and fluency. In response to the problems identified, this paper proposes a series of post-editing suggestions aimed at optimizing translation quality.

中国机器翻译研究的机遇与挑战——第八届全国机器翻译研讨会总结与展望

随着统计方法逐渐成为机器翻译研究的主流,机器翻译系统评测的分值越来越高,人们对机器翻译的信心和期望逐渐增加,社会对机器翻译应用的需求也越来越大。然而,现有的机器翻译理论和方法在系统性能上提升的空间逐渐减小,而且距离用户实际需求仍有很长的路要走。那么,面对期望、面对需求,机器翻译之路应该如何走?为此,第八届全国机器翻译研讨会对当前机器翻译研究所面临的挑战和机遇进行了深入研讨。该文详细介绍了该次研讨会六个专题的讨论情况,对机器翻译研究面临的机遇和挑战进行了认真的分析和总结。