【摘 要】
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神经机器翻译技术已经在生产生活中占有重要地位,尤其随着国家与国家的联系更加紧密,世界趋向整个经济体的今天,机器翻译有较强应用价值。然而神经机器翻译模型性能依赖于大量高质量平行语料随,因此某些低资源翻译语种对难以达到高资源语种对翻译效果。然而这些语种的翻译任务跟随经济发展的脚步发展的格外重要,例如着我国与东南亚国家的交流合作发展,语言壁垒成了急需克服的障碍,然而东南亚语言的翻译任务因为资源较少,可获
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神经机器翻译技术已经在生产生活中占有重要地位,尤其随着国家与国家的联系更加紧密,世界趋向整个经济体的今天,机器翻译有较强应用价值。然而神经机器翻译模型性能依赖于大量高质量平行语料随,因此某些低资源翻译语种对难以达到高资源语种对翻译效果。然而这些语种的翻译任务跟随经济发展的脚步发展的格外重要,例如着我国与东南亚国家的交流合作发展,语言壁垒成了急需克服的障碍,然而东南亚语言的翻译任务因为资源较少,可获取公共翻译引擎较少且翻译效果差强人意。因此低资源语言的翻译方法至关有重要的现实研究意义。同时,低资源神经机器翻译也是一个被研究多年的学术难题,已有许多方法方向对这一难题展开研究,具有客观学术价值。图像是一种语言无关的模态,可以跨越语言之间的语义鸿沟,且包括丰富的词级或实体信息。低资源语言翻译的难点在于可用资源较少,在已有低资源翻译方法中,并没有充分的使用图像这一可以跨越语言壁垒的资源,因此本文立足于图像信息可以拉近不同语言信息并可以补充文本信息没有的信息这一特点将图像信息用图文检索,多模态门控信息增强等方式融入低资源神经机器翻译的任务中,主要完成了下述工作:（1）图文数据细粒度检索及预处理:针对已有数据集中部分语种缺少细粒度图文匹配数据的问题,提出了基于已有图像语义描述句子提取名词和动词作为图像标签进行文字检索图像的检索方法。建立了英语-越南语图像-文本平行数据集。并对图像数据和文本数据进行了数据预处理及特征提取的操作为后续研究提供数据。（2）基于图文多模态门控增强的文本平行句对抽取方法研究:已有平行句对抽取方法中,主要凭借句子全局语义特征判断句子间语义相关程度,而对词级实体级等细粒度信息考虑不足,使得获取的平行句对在词级粒度对齐存在噪声。针对这一问题提出了融入细粒度语义相关图像信息辅助平行句对判断的方法。论文以图像模态为双语对齐的锚点,基于多模态门控增强实现了图像模态信息在双语表征端的自适应融合,最终实现平行句对的判别。且论文方法无需提前进行图像和文本的对齐标注。所提方法的思路为:首先从预构建好的图像数据库中基于词级或实体粒度对齐抽取源语言和目标语言的相关的图像模态信息;然后基于图文多模态门控的方式分别实现源语言和目标语言图文信息的融合,获得图像增强后的文本语义表征;最后将双语表征信息进行融合实现平行句对抽取。所提方法在英语-越南语、英语-德语双语平行句对抽取任务上进行了实验,证明了融合图像信息对文本平行句对抽取的有效性。（3）基于多模态预训练知识增强的低资源神经机器翻译方法研究:针对低资源神经机器翻译模型在不同语种语义空间对齐效果不佳的问题,论文以多模态语义表征为枢轴缩小跨语言语义鸿沟,提出一种基于图文多模态预训练知识增强的低资源神经机器翻译框架,利用多模态语义表征拉近双语语义空间距离,缩小双语语言壁垒。首先将源语言句子基于跨模态预训练模型和Transformer编码模块分别进行表征;然后基于跨模态注意力机制实现多模态预训练知识与源语言语义空间的对齐,构建融合多模态特征的源语言表征编码器;最后构建源语言与多模态知识双通道解码器,自适应的实现多模态特征指导下的低资源机器翻译。所提方法基于IWSLT英越、英德数据集的实验结果证明了本文所题方法的有效性,多模态预训练知识可以有效提升低资源文本机器翻译的性能。（4）基于图像增强的低资源神经机器翻译原型系统:论文设计了一个基于图像增强的低资源神经机器翻译原型系统,该系统集成文字细粒度检索语义相关图像功能,平行句对判断功能,机器翻译功能等,进行了合理系统架构并为用户提供可视化交互界面,进行了用户友好设计。
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