基于枢轴语言的汉越神经机器翻译伪平行语料生成

低资源型的汉越神经机器翻译中,数据稀疏问题是影响翻译性能的主要原因,目前缓解该问题的途径之一是通过语料扩充方法生成伪平行数据,并用于机器翻译模型的训练,伪平行数据生成方法主要有基于词的替换、单语数据回译和枢轴翻译3种。目前的研究集中于3种方法的单独使用,缺少方法间融合利用方面的研究工作,针对此问题,提出了融入双语词典的正反向枢轴方法,利用英语作为枢轴语言,在汉到英到越正向枢轴的基础上,融入利用稀有词构建的汉-英和英-越双语词典,将汉语单语数据通过模型翻译成英语数据,再利用英-越模型将其翻译成越南语数据,其次进行越到英到汉反向枢轴翻译将越南语单语数据翻译为汉语,以此在2个方向上生成汉越伪平行数据,并利用语言模型对生成的伪平行数据进行筛选。汉-越翻译任务上的实验结果表明,提出的融入双语词典的正反向枢轴方法,能够产生更优的伪平行语料,进而显著提升汉越神经机器翻译任务的性能。

融入语言差异化特征的汉越神经机器翻译译文质量估计

译文质量估计是机器翻译领域中一个重要的子任务,该任务旨在不依靠参考译文的情况下对机器译文进行质量分析.当前,译文质量估计任务在汉英、英德机器翻译上有较好的表现,技术相对成熟.但是将模型应用到汉-越神经机器翻译中面临较多问题.尤其是译文质量估计模型在汉越平行数据中提取到的语言特征不能够充分地体现汉语与越南语之间的语言特点,加之汉语与越南语之间语序与句法结构也存在明显的差异.针对上述问题,本文采用统计对齐的方法对汉越之间结构差异进行建模,提取汉语与越南语之间的语言差异化特征,以提升汉越译文质量估计的效果.实验结果表明,融入语言差异化特征在汉-越和越-汉两个方向上较基线模型分别提升了0.52个百分点和0.35个百分点.

基于句法差异的汉-越平行句对抽取

低资源环境下,受限于平行语料的规模和质量,神经机器翻译的效果并不理想.汉-越神经机器翻译作为典型的低资源型机器翻译,同样面临平行语料匮乏的问题.针对这一问题提出了基于句法差异的汉-越平行句对抽取方法.一方面,分析了汉语和越南语间的句法差异,通过词性标签对差异进行表述;另一方面,利用孪生结构的循环神经网络,在编码过程中融入句法差异信息,从句法规则角度更好的指导抽取过程.实验表明,基于汉越可比语料所提方法能够有效地抽取出高质量汉越平行句对.

基于短语替换的汉越伪平行句对生成

神经机器翻译在语料丰富的语种上取得了良好的翻译效果,但是在汉语-越南语这类双语资源稀缺的语种上性能不佳,通过对现有小规模双语语料进行词级替换生成伪平行句对可以较好地缓解此类问题。考虑到汉越词级替换中易存在一词多译问题,该文对基于更大粒度的替换进行了研究,提出了一种基于短语替换的汉越伪平行句对生成方法。利用小规模双语语料进行短语抽取构建短语对齐表,并通过在维基百科中抽取的实体词组对其进行扩充,在对双语数据的汉语和越南语分别进行短语识别后,利用短语对齐表中与识别出的短语相似性较高的短语对进行替换,以此实现短语级的数据增强,并将生成的伪平行句对与原始数据一起训练最终的神经机器翻译模型。在汉-越翻译任务上的实验结果表明,通过短语替换生成的伪平行句对可以有效提高汉-越神经机器翻译的性能。