基于大型平行语料库的机器翻译词素偏好研究 A Parallel-corpora Study of Morpheme Preferences in Machine Translation文献综述

 2024-06-28 05:06
摘要

机器翻译作为自然语言处理领域的关键任务之一，其质量的提升对于促进跨语言交流具有重要意义。

词素作为语言的基本构成单元，蕴含着丰富的语义和语法信息，对于机器翻译模型的训练和解码过程具有潜在的影响。

本论文以“基于大型平行语料库的机器翻译词素偏好研究”为题，深入探讨了机器翻译模型在处理不同词素时所表现出的偏好差异及其影响因素。

首先，论文概述了机器翻译和词素偏好的相关概念，并回顾了平行语料库在机器翻译研究中的应用。

接着，论文重点分析了国内外学者在机器翻译词素偏好方面的研究现状，涵盖了词素切分、词素对齐、词素频率统计分析以及不同机器翻译模型的词素偏好差异等方面。

此外，论文还探讨了语义歧义、句法结构、上下文信息等因素对机器翻译词素偏好的影响。

最后，论文总结了现阶段机器翻译词素偏好研究的成果和不足，并展望了未来的研究方向。


关键词：机器翻译；词素偏好；平行语料库；词素切分；词素对齐

1.引言

随着经济全球化和信息技术的飞速发展，跨语言交流需求日益增长，机器翻译作为一种高效的语言转换工具，在促进跨文化交流、打破语言壁垒方面扮演着至关重要的角色。

近年来，深度学习技术的引入为机器翻译领域带来了革命性的突破，神经机器翻译(NeuralMachineTranslation,NMT)[9-11]模型凭借其强大的语义表示能力和端到端的训练方式，在翻译质量和流畅度方面取得了显著进步。

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