【摘 要】
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随着经济全球化进程的加快,翻译服务的重要性逐渐体现。从统计机器翻译到如今的神经机器翻译,机器翻译技术走过了漫长且辉煌的历史。目前基于数据驱动的神经机器翻译已经达到了不错的效果,但是在专业翻译领域以及语言资源稀缺的语种翻译任务中还是难以达到专业译员的期望。因此,开展交互式机器翻译的研究是未来的研究趋势。以往的交互式机器翻译大多是基于统计机器翻译,本文在神经机器翻译基础之上,开展了基于机器学习的交互式
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随着经济全球化进程的加快,翻译服务的重要性逐渐体现。从统计机器翻译到如今的神经机器翻译,机器翻译技术走过了漫长且辉煌的历史。目前基于数据驱动的神经机器翻译已经达到了不错的效果,但是在专业翻译领域以及语言资源稀缺的语种翻译任务中还是难以达到专业译员的期望。因此,开展交互式机器翻译的研究是未来的研究趋势。以往的交互式机器翻译大多是基于统计机器翻译,本文在神经机器翻译基础之上,开展了基于机器学习的交互式机器翻译方法研究,工作如下:（1）将句子相似度计算引入交互式机器翻译。为了提高交互式机器翻译领域句子相似度计算的准确性,本文提出了一种融合同义词和词向量的句子相似度计算方法。通过Skip-Gram模型训练词向量,用词向量相似度代替共现词,将语义信息引入句子相似度计算。通过构建同义词表,在计算相似度的过程中融入同义词,提高句子相似度计算的准确性。与传统算法对比,本文所提出算法的精确率与F值均有提升。（2）研究与改进互式神经机器翻译的解码方式。在基于编码器-解码器框架的神经机器翻译中,解码器部分根据上下文向量对原文进行解码翻译生成译文。从解码器端出发,通过翻译人员为解码器按照顺序提供正确的译文,相当于为解码器提供解码的约束条件。解码器根据翻译人员提供的约束条件重新进行解码翻译,生成带有部分人为干预的译文,从而实现翻译人员和机器翻译的交互,提高翻译的准确性。（3）将主动学习应用于交互式神经机器翻译。本文将机器学习领域的主动学习算法引入交互式神经机器翻译,根据交互式神经机器翻译模型的注意力机制,以及翻译领域的平行语料特点,设计了三种采样策略。通过采样策略在未标注的数据集中选取出对模型提高最为有效的句子交由翻译人员进行翻译,生成标准的原文译文对照的双语句对,使用随机梯度下降优化策略对模型进行增量训练。通过实验分析,本文设计的采样策略相对于随机采样表现更好,可以提高互式神经机器翻译的表现。（4）设计并实现一个交互式翻译系统。该系统由客户端和服务端组成,客户端与用户进行实时交互,并且承担文档导入和文档预处理等功能。服务端包括句子相似度计算模块、交互式机器翻译模块和数据库模块。系统采用前后端分离的设计理念,服务端和客户端通过HTTP协议进行通信,减少系统的耦合性,方便系统进行升级和维护。
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