基于RNN编码器的交互式机器翻译平台控制技术

为减少交互式机器翻译平台在工作时受到的干扰信息,利用RNN编码器设计了一种机器翻译平台控制技术;通过研究RNN编码器单级交互式机器翻译平台、复合交互式机器翻译平台的嵌入方式,分析RNN编码器控制下的交互式机器翻译平台结构;在将RNN编码器嵌入交互式平台后,加入平台速度稳定控制回路和平台位置稳定控制回路,实现稳定功能、锁定功能、扫描功能以及自动控制功能,利用被动隔离方法和主动稳定方法确保稳定控制;通过实验验证,该控制技术可以有效减少交互式机器翻译平台工作时受到的外界信息干扰。

基于RNN编码器的交互式平台控制技术开发

自然语言是人类智慧的结晶,自然语言处理是人工智能中最为困难的环节之一。智能化时代的来临给人们带来了不一样的体验,人机对话、人脸识别、在线翻译技术等为现代交互式平台控制技术的发展奠定了基础。利用智能技术获取数据、处理语言、实现与智能机器间的交流成为可能。文章对RNN编码器交互式翻译平台技术开发进行研究,结果显示该交互式平台在RNN编码器嵌入后稳定性和控制能力有一定程度的提升,减少了交互机在工作时被外界干扰的信息,以日汉互译为例对基于RNN编码器的交互式平台控制技术应用进行了论证。

RNN编码器-解码器在维汉机器翻译中的应用

将RNN编码器-解码器作为传统的基于短语的PSMT系统的一部分,在传统统计机器翻译基础上,集成RNN解码器-编码器,兼容PSMT创建了新联合模型(RNN+PSMT)。新的模型不仅在维-汉、汉-英机器翻译的应用中取得了成效,而且能够捕捉到语言的规律,使得机器翻译中的一个重要评价指标的BLEU值得到了显著提高。实验结果表明,系统的整体性能超过了传统统计机器翻译。

基于RNN句子编码器的聊天机器人

人机对话是自然语言处理领域衍生的一项现实应用场景,根据现实获取的大量短文本知识数据,构建单轮短对话式智能应答聊天机器人。本文基于传统的信息检索式聊天机器人,引入循环神经网络(RNN)深度表征交互式知识库中短文本的语义向量,重构表达式语义空间。实验表明该编码向量的方法比传统的利用TF-IDF向量的方法效果更好。