机器翻译研究综述(DOC)
人工智能研究现状综述doc
人工智能研究现状综述.doc 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）已经成为当今世界上最受关注和最具潜力的技术领域之一。
在过去的几十年里，人工智能已经经历了许多重要的里程碑，包括机器翻译、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。
随着技术的不断进步，人工智能的应用范围也越来越广泛，涉及到医疗、金融、制造业、零售业、交通运输等多个领域。
一、人工智能研究现状目前，人工智能研究已经进入了一个全新的阶段。
在基础研究方面，深度学习、强化学习、迁移学习等新型机器学习方法逐渐成为了研究的主流方向。
其中，深度学习是最具代表性的方法之一，它可以自动提取数据中的特征，并建立更加复杂的模型，从而实现更加精准的预测和决策。
强化学习则是一种通过试错学习的机器学习方法，它可以在没有先验知识的情况下，通过与环境的交互来逐渐学习并优化自己的行为。
迁移学习则是一种将从一个任务上学到的知识应用到另一个任务上的机器学习方法。
这些方法各自具有不同的优点和适用范围，它们的组合使用可以大大提高模型的性能。
除了基础研究之外，人工智能在实际应用方面也取得了许多重要的进展。
在医疗领域，人工智能可以用于疾病的早期诊断和治疗方案的制定。
在金融领域，人工智能可以用于风险评估、投资决策等。
在制造业领域，人工智能可以用于生产过程的优化和智能制造等方面。
在零售业领域，人工智能可以用于精准营销和智能推荐等方面。
在交通运输领域，人工智能可以用于智能交通管理和智能驾驶等方面。
二、人工智能研究中存在的问题尽管人工智能已经取得了许多重要的进展，但是它仍然存在着许多问题需要解决。
其中最突出的问题就是如何提高人工智能的泛化能力和鲁棒性。
目前，许多人工智能模型都是在大量的标注数据上进行训练的，这些数据的质量和数量都会直接影响到模型的性能。
然而，在实际应用中，往往存在着数据匮乏或者数据质量不高的问题，这会导致模型的性能下降。
因此，如何提高模型的泛化能力和鲁棒性，使其能够更好地适应不同的场景和任务，是当前人工智能研究的一个重要方向。
二进制翻译研究综述
二进制翻译研究综述目录1. 内容概括 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究目标 (5)1.4 研究方法与结构 (5)2. 二进制翻译简介 (6)2.1 二进制的概念 (7)2.2 二进制翻译的挑战 (8)2.3 二进制翻译的研究现状 (9)3. 翻译技术发展 (10)3.1 传统的翻译技术 (12)3.2 机器翻译技术 (13)3.3 深度学习在翻译中的应用 (14)4. 二进制翻译的研究方法 (15)4.1 语料库建设 (17)4.2 机器学习方法 (18)4.3 神经网络模型 (19)4.4 研究展望 (20)5. 应用领域的探索 (22)5.1 计算机科学领域 (23)5.2 物理学领域 (24)5.3 信号处理领域 (25)6. 面临的挑战与问题 (26)6.1 数据处理问题 (28)6.2 系统优化问题 (29)6.3 翻译质量评估 (31)7. 案例分析 (31)7.1 领域特定案例 (32)7.2 跨语言翻译研究 (33)8. 未来趋势与展望 (34)8.1 技术发展预测 (35)8.2 应用领域拓展 (37)9. 结论与建议 (38)1. 内容概括二进制翻译研究综述主要介绍了二进制翻译领域的研究现状和发展趋势。
该文首先概述了二进制翻译的基本概念、应用领域及其重要性。
对现有的二进制翻译理论和方法进行了梳理和评价，包括源代码分析、中间代码生成、优化策略等方面。
文章还从语言学视角和计算机科学视角分析了二进制翻译的多元研究方法。
在此基础上，探讨了当前研究的热点问题和挑战，如自动翻译的准确性、效率问题，以及二进制翻译在跨文化交流中的特殊挑战等。
对二进制翻译的未来发展方向进行了展望，强调了在人工智能、自然语言处理等领域的应用前景以及对于全球软件开发和国际技术交流的重要影响。
整个综述旨在为读者提供一个关于二进制翻译研究的全面视角，以便更好地理解和推动该领域的发展。
《2024年深度学习相关研究综述》范文
《深度学习相关研究综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，深度学习作为人工智能领域的重要分支，已经成为当前研究的热点。
深度学习以其强大的特征学习和表示学习能力，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译等多个领域取得了显著的成果。
本文旨在全面综述深度学习的基本原理、发展历程、主要应用以及当前面临的挑战与未来发展趋势。
二、深度学习的基本原理与发展深度学习是基于神经网络的一种机器学习方法，其核心思想是通过构建多层神经网络来模拟人脑的思维方式，实现从原始数据中自动提取高级特征和抽象表示的目的。
深度学习的理论基础主要来源于人工神经网络、统计学和优化理论等学科。
随着硬件技术的进步和计算能力的提升，深度学习的发展经历了从浅层学习到深层学习的过程。
早期的神经网络模型由于计算资源的限制，通常只有几层结构，难以处理复杂的任务。
而随着深度学习算法的改进和计算机性能的飞跃，深度神经网络的层数不断增加，能够更好地处理大规模数据和复杂任务。
三、深度学习的主要应用1. 图像识别：深度学习在图像识别领域取得了显著的成果，如人脸识别、物体检测、图像分类等。
通过训练深度神经网络，可以自动提取图像中的特征，实现高精度的识别效果。
2. 语音识别：深度学习在语音识别领域也取得了重要突破，如语音合成、语音转文字等。
通过构建大规模的语音数据集和复杂的神经网络模型，可以实现高度逼真的语音合成和高效的语音转文字功能。
3. 自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域也有广泛的应用，如机器翻译、情感分析、问答系统等。
通过构建语言模型和上下文感知模型，可以有效地理解和生成自然语言文本。
4. 机器翻译：深度学习在机器翻译领域的应用已经取得了巨大的成功。
通过训练大规模的平行语料库和复杂的神经网络模型，可以实现高质量的翻译效果。
四、当前面临的挑战与未来发展趋势尽管深度学习在多个领域取得了显著的成果，但仍面临一些挑战和问题。
首先，深度学习的可解释性仍然是一个亟待解决的问题。
机器翻译国外发展阶段研究综述
机器翻译国外发展阶段研究综述作者：叶雨婷陈达来源：《文存阅刊》2017年第20期摘要：当涉及法律文书、政府文件等类型的文本或翻译任务量繁重的文本时，人工翻译仍具有一定的局限性，因此辅以机器翻译就成为了必然。
本文对国外机器翻译发展阶段进行研究并形成综述。
关键词：机器翻译;发展;综述随着世界各国联系日益密切，如何在语言和文化背景有所差异的情况下实现顺利交流就尤为重要，尤其是当涉及到关于法律文书、政府文件等类型的文本时，由于其文本特性，人工翻译具有一定的局限性。
因此，我们就需要借助机器翻译来顺利完成翻译任务。
鉴于机器翻译日益凸显的重要性和越来越广泛的应用，本文对机器翻译国外发展阶段进行了研究并形成综述。
一、兴起：1946年——20世纪60年代前半期。
1946年，世界上第一台公认的数字电子计算机诞生，人们开始考虑用计算机代替人工从事文本翻译工作。
1949年，韦弗的《备忘录》极大激发了人们对于机器翻译研究的兴趣。
到20世纪50年代初期，大批来自欧洲和美国的研究人员开始从事这项工作;另一方面，该研究也吸引了大量来自政府和公司等行业的投资。
1954年，在IBM的协助下，美国乔治城大学采用基于计算机的机器翻译系统，首次成功完成机器翻译试验，将机器翻译推入了新的发展阶段。
虽然此时机器翻译仍存在一些问题，但人们乐观地认为只要扩大词汇量和转变语法规则就能解决机器翻译存在的问题。
20世纪50年代中期到20世纪60年代前半期，由于美苏在军事、政治、经济等方面竞争激烈，两国都在机器翻译方面投入了大量资金和技术支持;欧洲其他国家出于经济发展和地缘政治的需要也对机器翻译研究十分重视。
因此，机器翻译在这一时期虽刚起步，但发展非常迅速。
二、停滞：20世纪60年代中期——20世纪70年代中期。
尽管社会各界对于机器翻译研究投入了大量资金和技术支持，但收效甚微。
因此，越来越多的投资者开始渐渐失去耐心;另外，在当时语言知识和计算机技术都有所欠缺的情况下，越来越多的人也开始质疑自动翻译的可能性。
机器翻译技术研究报告
机器翻译技术研究报告摘要：机器翻译技术是一项重要的人工智能应用，旨在实现不同语言之间的自动翻译。
本研究报告综述了机器翻译技术的发展历程、主要方法和应用现状，重点探讨了神经机器翻译模型的优势和挑战。
通过对相关研究的分析和总结，提出了未来机器翻译技术研究的方向和发展趋势。
1. 引言机器翻译技术是将一种语言的文本自动转化为另一种语言的技术。
随着全球化的发展和跨国交流的增加，机器翻译技术在商业、政府和学术领域中扮演着重要角色。
近年来，随着深度学习的兴起，神经机器翻译模型逐渐成为主流方法，取得了显著的研究进展。
2. 机器翻译方法2.1 统计机器翻译统计机器翻译是机器翻译的经典方法之一，其基本思想是通过对大规模双语语料进行统计分析，建立源语言和目标语言之间的概率模型。
该方法在翻译质量和效率方面取得了一定的成果，但受限于特征工程和数据稀疏性问题，其翻译结果仍然存在一定的局限性。
2.2 神经机器翻译神经机器翻译是近年来兴起的一种基于深度学习的机器翻译方法。
它利用神经网络模型，通过将源语言句子映射到目标语言句子的概率分布，实现翻译任务。
神经机器翻译模型具有端到端的特点，能够自动学习输入和输出之间的对应关系，大大简化了传统机器翻译方法中的特征工程过程。
该方法在翻译准确性和语义表达方面取得了显著的提升。
3. 神经机器翻译模型3.1 编码器-解码器模型编码器-解码器模型是神经机器翻译的核心架构，它由两个主要部分组成：编码器和解码器。
编码器负责将源语言句子编码为一个固定长度的向量表示，解码器则根据该向量表示生成目标语言句子。
编码器和解码器通常采用循环神经网络（RNN）或者注意力机制来实现。
3.2 注意力机制注意力机制是神经机器翻译模型中的重要组成部分，它解决了长句子翻译和翻译中的对齐问题。
注意力机制通过对源语言句子的不同部分进行加权，使得解码器能够更好地关注源语言句子中与当前翻译位置相关的信息。
基于注意力机制的模型在翻译结果的流畅性和准确性方面具有明显优势。
机器翻译技术研究综述及未来发展方向
机器翻译技术研究综述及未来发展方向一、前言随着全球化的深入与信息化的发展，翻译行业面临着越来越大的挑战。
传统的翻译方式已经难以满足快速高效、多语种、大规模的翻译需求。
在这样的背景下，机器翻译技术应运而生，为翻译行业带来了全新的变革。
本文将综述机器翻译技术的研究现状及未来发展方向。
二、机器翻译技术发展历程早期的机器翻译技术采用的是基于规则的方法，即利用人工制定的翻译规则，将源语言文本转换成目标语言文本。
但是，由于规则的复杂性、文化差异等种种因素，基于规则的机器翻译技术的翻译质量并不理想。
为了解决这个问题，研究人员开始尝试基于统计学习的机器翻译技术。
基于统计学习的机器翻译技术主要是通过分析大量的源语言和目标语言之间的对应关系，来建立概率模型，再根据该概率模型对源语言文本进行翻译。
其中，最具代表性的是基于短语的机器翻译技术。
短语指的是一组有意义的词语，包括名词、动词、形容词等。
短语翻译模型将源语言和目标语言分别表示成一个个短语，然后通过翻译模型来计算这些短语的对应关系，最终得出目标语言文本。
三、机器翻译技术的发展现状目前，机器翻译技术已经取得了很大的进展。
已有的一些商业化机器翻译系统如Google翻译、百度翻译等，其翻译质量已经可以胜任日常口语交流或一般文件阅读等任务。
但是，对于涉及专业术语、文化背景等领域的翻译，机器翻译技术还需要进一步提升。
近年来，深度学习技术的兴起，使得机器翻译技术得到了新的发展。
深度学习技术主要是通过模仿人脑神经元的工作方式，来进行信息处理和学习。
它具有对大规模数据自动学习的能力，能够有效提升机器翻译的翻译质量。
其中，基于神经网络的机器翻译技术已经成为研究的热点之一。
四、机器翻译技术发展趋势机器翻译技术未来的发展方向主要包括如下几个方面：1. 模型的优化目前机器翻译技术主要采用的是基于序列到序列模型（Seq2Seq）的方式。
但是，这种模型对长文本的翻译效果仍然不够理想。
未来的研究方向是设计新型的翻译模型，提高机器翻译的长文本翻译效果。
低资源语言机器翻译技术研究综述
低资源语言机器翻译技术研究综述随着全球化的发展，机器翻译在跨语言交流中扮演着越来越重要的角色。
然而，对于一些低资源语言来说，由于数据量有限，传统的机器翻译技术往往无法取得理想的效果。
因此，研究者们致力于开发适用于低资源语言的机器翻译技术，以提高翻译质量和效率。
一、低资源语言的挑战低资源语言指的是在机器翻译任务中，可用于训练和测试的语料资源非常有限的语言。
这些语言通常拥有少量的平行语料，而且缺乏大规模的双语语料库。
由于数据稀缺，低资源语言机器翻译面临着以下挑战：1. 数据稀缺：缺乏足够的平行语料用于训练机器翻译模型，这导致了翻译质量的下降。
2. 语言差异：低资源语言与高资源语言之间存在着巨大的语言差异，包括语法结构、词汇表和句法规则等方面的差异，这增加了机器翻译的难度。
3. 词汇表限制：低资源语言的词汇表通常较小，其中可能缺乏一些专业术语和新兴词汇，这给机器翻译带来了困扰。
二、低资源语言机器翻译技术针对低资源语言的机器翻译技术主要包括以下几个方面：1. 基于迁移学习的方法：迁移学习通过利用高资源语言的翻译模型来帮助低资源语言的机器翻译。
这种方法通过将高资源语言的翻译模型进行适应性调整，以适应低资源语言的特点，从而提高翻译质量。
2. 基于无监督学习的方法：无监督学习是指在没有标注数据的情况下进行学习。
对于低资源语言，由于缺乏平行语料，传统的有监督学习方法无法应用。
因此，无监督学习成为一种有效的解决方案。
该方法通过利用大规模的单语语料，通过自学习的方式来进行机器翻译。
3. 基于强化学习的方法：强化学习是一种通过与环境交互来学习最佳行为的机器学习方法。
在低资源语言机器翻译中，强化学习可以用于优化翻译模型的参数，以提高翻译质量。
4. 基于知识库的方法：知识库是一种存储结构化知识的数据库。
对于低资源语言，由于缺乏大规模的平行语料，可以利用知识库中的句子对来进行机器翻译。
这种方法通过将知识库中的句子对进行翻译，并将其用于训练机器翻译模型，以提高翻译质量。
篇章神经机器翻译综述
篇章神经机器翻译综述苏劲松 陈骏轩 陆紫耀 董怡帆 康立言 张海英厦门大学信息学院 厦门 361005摘要：篇章机器翻译旨在使用计算机将一个篇章从一种语言自动翻译成另一种语言，是机器翻译中一项富有挑战性的任务。
近年来，随着神经机器翻译的快速发展，篇章神经机器翻译成为了机器翻译研究的热门方向。
研究者们提出了许多基于神经网络的篇章机器翻译模型，并取得了不错的效果。
相比于传统句子神经机器翻译，篇章神经机器翻译通过建模并利用篇章级别的上下文信息来产生质量更高的译文。
本文首先简单介绍了篇章翻译任务的定义和特点；其次分三个方面对篇章神经机器翻译现有研究进行了介绍：上下文建模、模型训练、模型分析；最后分析了篇章神经机器翻译研究当前面临的主要难点，并探讨未来可能的研究方向。
关键词：自然语言处理；篇章神经机器翻译；上下文建模；模型训练；模型分析中图分类号：G35A Survey of Document-level Neural Machine TranslationSU Jinsong CHEN Junxuan LU Ziyao DONG Yifan KANG Liyan ZHANG HaiyingSchool of Informatics Xiamen University, Xiamen 361005, ChinaAbstract : Document-level machine translation aims to use a computer to automatically translate a whole document fromone language to another, which is a challenging task in machine translation. In recent years, with the rapid development of neural machine translation (NMT), document-level NMT has become one of hot research topics in the community of machine translation. Various document-level machine translation models based on neural networks have been proposed基金项目：国家重点研发计划科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目《以中文为核心的多语种自动翻译研究》课题《面向机器翻译的多模态多语言深度融合关键技术》2020AAA0108004；国家自然科学基金面上项目“面向机器翻译的多层次语义表示研究”（61672440）；福建省杰出青年基金项目“多源神经机器翻译关键技术研究与应用”（2020J01312146）。
神经机器翻译综述
神经机器翻译综述高明虎;于志强【摘要】机器翻译研究在非人工干预的情况下, 利用计算机自动地实现不同语言之间的转换, 是自然语言处理和人工智能的重要研究领域, 神经机器翻译 (neural machine translation, NMT) 利用神经网络实现源语言到目标语言的转换, 是一种全新的机器翻译模型.神经机器翻译经过最近几年的发展, 取得了丰富的研究成果, 在很多语言对上超过了统计机器翻译方法.首先介绍神经机器翻译的基本思想和主要方法, 然后对最新的前沿进展进行综述, 最后对神经机器翻译的未来发展方向进行展望.%Machine translation without human interference and dependent on computers is an important research field of natural language processing and artificial intelligence. Neural machine translation (NMT) as a brand-new machine translation model uses the neural network to complete the translation process from the source language to the target language. Neural machine translation has achieved abundant research results in recent years, and has beaten statistical machine translation methods in terms of many language pairs. This paper first introduces the basic principles and main methods of neural machine translation, then summarizes the latest advances, and finally predicts the development of neural machine translation.【期刊名称】《云南民族大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(028)001【总页数】5页(P72-76)【关键词】自然语言处理;人工智能;机器翻译;神经网络;语言对【作者】高明虎;于志强【作者单位】云南民族大学信息与网络中心, 云南昆明 650500;云南民族大学信息与网络中心, 云南昆明 650500【正文语种】中文【中图分类】TP391机器翻译是在保持语义一致性的基础上，利用计算机软件实现两种语言的转换的过程，属于计算语言学(computational linguistics)的子领域，将人工智能与自然语言处理相结合是其重要的研究内容.自20世纪40年代机器翻译任务产生以来，机器翻译大体经历了2个阶段：早期的基于规则的机器翻译(rule-based machine translation)和近期的统计机器翻译(statistical machine translation，简称SMT).自2014年将神经网络研究用于机器翻译以来，采用端到端的神经机器翻译(neural machine translation, NMT)[1-2]获得了迅速发展.它采用一种全新的方法体系，直接使用神经网络实现源语言文本到目标语言文本的映射.与统计机器翻译不同，由于神经机器翻译不再需要进行词对齐、短语切分等步骤[3]，也无需句法分析等语言学知识支持.具有人工成本低、开发周期短的优点，并且较好的克服了统计机器翻译所面临的语义表示、错误传播等问题，成为Google、百度等国内外公司在线机器翻译系统的核心技术.1 经典机器翻译模型经典机器翻译模型大体历经了2个发展历程：基于语言规则的机器翻译(1949—1992)和统计机器翻译(1993—2016).语言学家认为语言的表述是有规则可依的，因此基于规则的机器翻译是由语言学专家先总结出不同自然语言之间的转换规律，再以规则形式表示翻译知识，最后由计算机进行规则的执行.由于有语言学专家的深度参与，句法、词法和语义等深层次自然语言特性可以被充分挖掘，但由于自然语言的灵活特性，基于规则的机器翻译面临着规则提取困难、程序开发难度大、人工成本高等困难.随着互联网的兴起和硬件运算能力的大幅提升，基于统计特性的统计机器翻译得到重视，并在20世纪90年代后开始成为机器翻译的主流模型.统计机器翻译采用数据驱动的方式，在大规模多语言文本数据上自动训练数学模型，通过数学模型对翻译过程进行描述.其基本思想是通过统计方法获取源语言与目标语言之间的翻译规律，用以指导隐结构(词语对齐、短语抽取、短语概率、短语调序等)的构成来实现翻译，翻译过程如下：其中，θ是指定模型的概率分布参数，由源语言F和目标语言E构成的平行句对集合，参数θ是从其构成中学习而来，作为翻译假设输出.统计机器翻译通过建立概率模型来计算F到E的概率，从而进行翻译.自面世以来，统计机器翻译取得了巨大的成功，2006年Google推出了 Translate翻译平台，它的推出标志着在商业应用上，数据驱动的统计机器翻译取代了基于语言规则的机器翻译成为翻译系统的主流.尽管如此，统计机器翻译仍面临着翻译性能严重依赖于对齐特性等隐结构获取难度大、局部特征难以捕获全局依赖关系、不易调序影响翻译流畅度等难题.2 神经机器翻译模型2.1 神经网络的发展神经网络最开始是受生物神经系统的启发，为了模拟生物神经系统而出现的.Pitts[4]于1943年最早提出了神经网络数学模型，为了让计算机能够更加自动且更加合理的设置权重，1957年，Rosenblatt[5]提出了一种最简单的神经网络——感知机(Perceptron)算法.该算法使用特征向量来表示的前馈式人工神经网络，它是一种二元分类器，为单层的人工神经网络.1969年，Marvin Minsky 和Seymour Papert证明感知机不能解决简单的异或(XOR)等线性不可分问题，使得人工神经网络发展进入了低潮.到20世纪80年代末，随着分布式表达和反向传播算法[6]等算法的提出，神经网络的研究才迎来了第二次兴起.近年来，神经网络应用于图像识别、语音识别等领域取得巨大成功，在自然语言处理任务上(如语言模型、句法分析、序列标注等任务[7])，神经网络的应用也有很好效果.2.2 神经机器翻译基本思想学术界很早就提出了将神经网络应用于机器翻译的思想，20世纪90年代，Castano等利用小规模平行语料实现了基于神经网络的翻译方法[8]，但由于平行语料规模和硬件计算能力限制，未能取得超越性的效果.深度学习热潮兴起之后，神经网络常被用于结合统计机器翻译用于词语对齐、依存分析、规则抽取等任务中. 2013年，Kalchbrenner 和Blunsom[9]重新总结并提出了基于神经网络的翻译方法，引起了学术界的关注.随后， Sutskever[10]、 Cho[11-12]、 Jean[13-14]等人各自实现了完全基于神经网络的机器翻译模型.神经机器翻译的基本思想与统计机器翻译相同，即概率最大化.在翻译建模上不借用其他手段，只采用神经网络实现源语言到目标语言的转换.与统计机器翻译的离散表示方法不同，神经机器翻译采用连续空间表示方法(continuous space representation)表示词语、短语和句子.在翻译建模上，不需要进行词对齐、短语抽取、短语概率计算、最大熵调序等统计机器翻译的处理步骤，而是完全采用神经网络完成从源语言到目标语言的映射，神经机器翻译通常采用编码器-解码器(encoder-decoder)框架实现源序列到目标序列的转换[2].其中编码器读取源语言输入“x1”、“x2”、“x3” 、“x4”，输出固定维度的语义编码向量C；解码器读取该向量，解码生成目标语言词语序列“y1”、“y2”、“y3”，如图1所示.与统计机器翻译相比，基于编码器-解码器框架的神经机器翻译无需人工设计定义在隐结构上的特征来描述翻译规律，而是直接从训练语料中学习特征.因此规避了由于自然语言的高度复杂性带来的大量的特征设计工作.2.3 神经机器翻译各种类型及其特点神经网络依据拓扑结构特点可以分成多种类型，如前馈神经网络，卷积神经网络(convolutional neural network)，循环神经网络等.以下对近年来在机器翻译、摘要抽取、序列标注、情感分类等自然语言处理任务上常用的神经网络进行了分析.2.3.1 循环神经网络循环神经网络(recurrent neural network，RNN)是目前神经机器翻译所采用的主流网络结构，它将隐状态在相同的网络层次中循环传递，因此具有序列化结构的自然语言句子可以作为它的输入[15-16].循环神经网络的结构如图2所示.x = {x1, x2,…, xT}表示输入的源语言序列，每个时间步 t 的隐藏状态由以下公式进行更新：ht=f(ht-1,xt,θ).其中，f为非线性函数，ht-1为前一时刻的隐状态，Xt为t时刻的输入，θ为网络参数.网络通过如下进行更新：at=Wht-1+Uxt+b;ht=tan h(at);ot=Vht+c;循环神经网络适合处理变长序列数据.理论上能够捕捉到所有之前时刻的隐状态，这在一定程度上解决了长距离依赖问题.2.3.2 循环神经网络变型从理论上讲，循环神经网络可以通过充分训练得到的参数解决长距离依赖问题，但实际效果并不理想.原因在于训练的过程中采用反向传播(backpropagation through time, BPTT)[17]来进行误差的传递，从而调整网络参数，在实际应用中会产生梯度消失问题 [18].长短时记忆神经网络(LSTM)[19]是循环神经网络的变形结构，引入了门控的概念，通过遗忘门、输入门和输出门进行信息选择和更新，具有与循环神经网络相似的结构和优点，且性能更好.门限循环单元(gated recurrent units, GRU)[11,20]将长短时记忆循环单元的输入门和遗忘门合并成更新门(update gate)，又引入了重置门(reset gate)，用更新门控制当前状态需要遗忘的历史信息和接受的新信息，用重置门控制候选状态中有多少信息是从历史信息中得到.该结构是对长短时记忆神经网络的简化，效果与后者相近，并降低了计算量.前馈神经网络中，矩阵相乘是时间复杂度较高的部分.简单循环单元(simple recurrent unit，SRU)[21]对网络结构进行改进，门计算只依赖于当前输入的循环，使模型只有逐点矩阵相乘的计算依赖于之前的时间步.从而减少了计算量，能够让网络更容易的进行并行化.递归神经网络(recursive neural network，recursive NN)是循环神经网络的变形结构，以树形结构进行组织，通常用于表示自然语言句法结构[22].循环神经网络及其重要变型的不同之处如表1所示.表1 循环神经网络及其重要变型的差异网络模型模型特点循环神经网络(RNN)状态在网络中传递,擅长处理序列化输入,但会存在梯度消失问题.长短时记忆神经网络(LSTM)引入了门控的概念,通过遗忘门、输入门和输出门进行信息选择和更新,较好的解决了RNN的梯度消失问题.门限循环单元(GRU)将长短时记忆循环单元的输入门和遗忘门合并成更新门,又引入了重置门,从而简化了LSTM的结构.简单循环单元(SRU)门计算只依赖于当前输入的循环,使模型只有逐点矩阵相乘的计算依赖于之前的时间步,提高并行能力.递归神经网络(NN)以树形结构进行组织,与上述模型不同,其通常用于表示自然语言句法结构.2.3.3 卷积神经网络卷积神经网络(convolutional neural networks，CNN)在图像分类中取得了巨大成功，在处理图像时，实际是以像素作为输入.与图像任务不同的是，NLP任务的输入基本上是矩阵形式的句子或文档.矩阵的每一行是一个向量，本质上是序列化的输入.卷积神经网络常被应用到文本分类中，比如情感分类、信息识别、主题分类中.由于卷积操作过程会丢失一些词的位置信息，因此在处理序列化输入的任务方面，例如翻译、词性标注和实体抽取时效果不是很理想.但近期很多研究通过融入位置等信息[23]，在保持了卷积神经网络的并行能力的同时，加强了对序列化输入的处理.3 总结及展望目前，神经机器翻译取得巨大成功，在很多语言对上的效果已经超越统计机器翻译.从2014年开始，产出了大量的科研成果与实际产品.由于研究时间较短，该翻译模型仍然存在许多值得更加深入探索的问题，以下几点有可能成为未来研究集中方向.1) 提高翻译框架可解释性.基于编码器解码器结构的神经机器翻译，实现了源语言到目标语言的直接翻译，但是相比统计机器翻译，神经机器翻译过程更类似于在黑盒中运行，难以从语言学的角度对翻译过程进行解释.已有研究证明，可以从可视化[24]、隐含句法结构信息抽取[25]等角度对翻译过程进行分析，以此改正翻译错误，是神经机器翻译未来重要的研究方向.2) 外部知识融入.与统计机器翻译相比，神经机器翻译结果在句子的流畅度上有较大提升，但是与语法句法等语言学想关的翻译错误仍会在神经机器翻译中出现，因此，融合语言学知识对于神经机器翻译性能的提升至关重要，这一点在资源稀缺型语言和特定领域的翻译任务中尤为迫切，语言学知识包括词汇、句法、语义等不同粒度的知识，词汇级知识包含词素、词性标注、分词标记等.句法级包括短语树、依存树和谓词框架等.语义级别包含词义推导、语义树等.融合更加丰富的外部知识是神经机器翻译重要研究内容，也是提高翻译性能的重要方法，有待深入研究. 3) 多语言机器翻译.翻译系统学习一种通用的表征，其中不同语言中具有相同意义的句子都以类似的方式表示，这些为多语言之间的迁移学习研究提供了良好的基础.在多语平行语料，或者多语可比语料基础上研究基于神经网络的多语言机器翻译，对低资源语言甚至资源丰富型语言的翻译都具有学术价值和实用价值，是自然语言处理研究的一个重要方向.4) 多模态翻译.传统神经机器翻译过程中，文本翻译过程与翻译场景等信息是相互独立的，因此，导致神经机器翻译的结果往往不够智能，不能自适应的产生适合翻译场景的文本翻译结果.然而相同场景中的图像、文本信息属于异类信息，彼此之间存在巨大的语义鸿沟，因此将对齐后的多模态特征融入神经机器翻译网络，实现多模态神经机器翻译，是提升翻译效果乃至实现智能翻译的一个值得探索的方向. 神经机器翻译代表了一种全新的机器翻译模型，目前在主流语言对上的性能已经超越统计机器翻译，成为当前的主流技术.神经机器翻译能够从平行语料中直接学习特征，应用难度较低，并且能够通过长短时记忆和注意力等机制有效处理长距离依赖问题.虽然该方法在资源依赖、训练算法、可解释性等方面存在不足之处，但是在未来必将获得长足的发展.参考文献:【相关文献】[1] SUTSKEVER I, VINYALS O, LE Q V. Sequence to sequence learning with neural networks[C]//Advances in neural information processing systems. 2014: 3104-3112. [2] BAHDANAU D, CHO K, BENGIO Y. Neural machine translation by jointly learning to align and translate[J].arXiv:1409.0473, 2014.[3] 刘洋.神经机器翻译前沿进展[J].计算机研究与发展,2017,54(06):1144-1149.[4] PITTS W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity[M]// Neurocomputing: foundations of research. MIT Press, 1988:115-133.[5] 焦李成, 杨淑媛, 刘芳,等. 神经网络七十年:回顾与展望[J]. 计算机学报, 2016, 39(8):1697-1716.[6] RUMELHART D E, HINTON G E, WILLIAMS R J. Learning representations by back-propagating errors[J].Nature, 1986, 323(6088): 533-536.[7] COLLOBERT R, WESTON J, BOTTOU L, et al. Natural language processing (almost) from scratch[J]. Journal of Machine Learning Research, 2011, 12(Aug): 2493-2537.[8] CASTANO M A, CASACUBERTA F. A connectionist approach to machinetranslation[C]//Fifth European Conference on Speech Communication and Technology. 1997.[9] KALCHBRENNER N, BLUNSOM P. 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Beijing,2015:1-10.[14] JEAN S, FIRAT O, CHO K, et al. Montreal neural machine translation systems for WMT’15[C]//Proceedings of the Tenth Workshop on Statistical Machine Translation. Lisbon, Portugal, 2015:134-140[15] ELMAN J L. Finding structure in time[J]. Cognitive science, 1990, 14(2): 179-211.[16] GOODFELLOW I, BENGIO Y, COURVILLE A, et al. Deep learning[M]. Cambridge: MIT Press, 2015[17] RUMELHART D E, HINTON G E, WILLIAMS R J. Learning representations by back-propagating errors[M]// Neurocomputing: foundations of research. Cambridge: MIT Press, 1988:533-536.[18] BENGIO Y, SIMARD P, FRASCONI P. Learning long-term dependencies with gradient descent is difficult[J]. IEEE transactions on neural networks, 1994, 5(2): 157-166.[19] HOCHREITER S, SCHMIDHUBER J. Long short-term memory[J]. Neural computation, 1997, 9(8): 1735-1780.[20] CHUNG J, GULCEHRE C, CHO K H, et al. Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling[J]. arXiv preprint arXiv:1412.3555, 2014.[21] LEI T, ZHANG Y, WANG S I, et al. Simple recurrent units for highly parallelizable recurrence[C]//Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2018: 4470-4481.[22] SOCHER R, HUANG E H, PENNIN J, et al. Dynamic pooling and unfolding recursive autoencoders for paraphrase detection[C]//Advances in neural information processing systems. 2011: 801-809.[23] GEHRING J, AULI M, GRANGIER D, et al. Convolutional sequence to sequence learning[J]. arXiv preprint arXiv:1705.03122, 2017.[24] DING Y, LIU Y, LUAN H, et al. Visualizing and understanding neural machine translation[C]//Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). 2017, 1: 1150-1159.[25] SHI X, PADHI I, KNIGHT K. Does string-based neural MT learn sourcesyntax?[C]//Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2016: 1526-1534.[26] MCCULLOCH W S, PITTS W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity[J]. Bulletin of mathematical biology, 1990, 52(1/2): 99-115.[27] RUMELHART D E, HINTON G E, WILLIAMS R J. Learning representations by back-propagating errors[J]. Nature, 1986, 323(6088): 533.[28] COLLOBERT R, WESTON J, BOTTOU L, et al. Natural language processing (almost) from scratch[J]. Journal of Machine Learning Research, 2011, 12(Aug): 2493-2537.[29] NECO R P, FORCADA M L. Asynchronous translations with recurrent neural nets[C]// International Conference on Neural Networks, 1997.IEEE, 1997, 4: 2535-2540.。
基于循环神经网络的机器翻译方法综述
基于循环神经网络的机器翻译方法综述随着全球化的进程和跨国交流的增加，机器翻译在促进不同国家和地区之间的交流和理解方面起到了重要的作用。
而基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的机器翻译方法由于其优秀的性能在学术界和工业界受到了广泛关注。
一、循环神经网络的基本原理循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络模型，它能够处理序列数据并保留之前的信息。
RNN的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
隐藏层的神经元通过一个循环连接，使得网络能够在处理序列数据时考虑到上下文信息。
这一特性使得RNN在处理机器翻译任务时能够更好地理解源语言和目标语言之间的关系。
二、基于循环神经网络的机器翻译方法1. 编码-解码模型编码-解码模型是基于循环神经网络的机器翻译方法中最常用的一种。
该模型将源语言句子编码为一个固定长度的向量表示，然后通过解码器将其转化为目标语言句子。
编码器和解码器都是由循环神经网络构成的。
这种方法能够有效地捕捉源语言和目标语言之间的语义关系，但在处理长句子时存在信息丢失的问题。
2. 注意力机制为了解决编码-解码模型中的信息丢失问题，注意力机制被引入到基于循环神经网络的机器翻译方法中。
注意力机制允许解码器在生成目标语言句子的过程中，根据源语言句子的不同部分分配不同的注意力权重。
这样，解码器可以更加关注与当前要生成的目标语言单词相关的源语言部分，从而提高翻译的准确性。
3. 双向循环神经网络双向循环神经网络是一种结合了前向和后向信息的模型。
它由两个循环神经网络组成，一个按照正向顺序处理输入序列，另一个按照逆向顺序处理输入序列。
这种模型能够更好地捕捉上下文信息，提高机器翻译的质量。
三、基于循环神经网络的机器翻译方法的应用和挑战基于循环神经网络的机器翻译方法在学术界和工业界得到了广泛应用。
它已经被应用于各种语言对的翻译任务，并取得了较好的效果。
然而，基于循环神经网络的机器翻译方法仍然面临一些挑战。
机器翻译系统发展与研究
：
Ｃ ｉａ Ｎ ｗ ｅ ｈ ｏｏ ｉｓａ ｄ Ｐ ｏ ｕ ｔ ｈ ｎ ｅ Ｔ ｃ ｎ ｌｇｅ ｎ ｒ ｄ ｃｓ
机 器翻译术
（ 安徽理工大学计算机科 学与工程学院， 安徽 淮南 ２ ２ ０ ） ３０ １
摘 要： 本文详 细地 论述 了机 器翻 译研 究 的发展 历程 和现状 。综述 了机 器翻 译 系统的 类型 和特 点。详 细地介 绍 了九十 年代 以来提 出 的一些 新的 方法 以及 国 内国 际研 究动 态 。 关 键词 ： 器翻译 ； 于规 则 ； 于语料 库 机 基 基
中图分 类号 ：０ ５ Ｈ ８ 文 献 标 识 码 ： Ｂ
２ 世纪 ７ 年 代 ，西欧和加拿 大开始 出现 ０ ０ 以追求可读性和 忠实性 为 目 的第二代机器 翻 标 译系统 。 这些系统 以基于转换的方法为代 表 ， 普 遍采用 以句法分析 为主 、 以语 义的基于规则 辅 的方法 ，采用有抽象 的转换表 示的分层次实现 策 略 ， 合 了多 种技术 ： 与算 法分离 ， 综 知识 模块 化设计 ， 多种句法分析策 略以及语 义分析等等 ， 机器 翻译概况 并且大多 引入 了人 工智能技术 ，其中许多方法 机器 翻译 （ ａｈ ｅｔ ｎｌｉ ）又称 为 自 和技术直到今天仍被沿 用。期 间 比较著名 的系 ｍ ｃｉ ａ ｓ ｔｎ ， ｎ ｒ ａｏ 动 翻译 ，是利用计算机把 一种 自然源语言转变 统有 ：Ｙ Ｔ Ａ Ｓ Ｓ Ｒ Ｎ多语 言 翻译 系统 、 ｉ ｅ Ｗｅ ｄｒ系 ｎ 为另 一种 自然 目 标语 言的过程 ，一般指 自然语 统 、 Ｕ Ｐ Ｔ Ａ 多国语翻译 系统 、Ａ Ｍ— — Ｅ ＲＯＲ Ｔ Ｕ ＭＥ 言 之间句子和全文 的翻译 。它是 自然语言处理 Ｔ Ｏ系统等 。 Ｅ （ ｔｒｌＬ ｎ ｕ ｇ ｒｃｓｉｇ Ｎａｕａ ａｇ ａ ｅＰｏ ｅｓ ）的一个分支 ， ｎ 与 ２ 世纪 ９ 年代 至今 ，随着 Ｉｔｎｔ ０ ０ ｎ ｒｅ 的普 ｅ 计 算语 言 学 （ｏ ｐｔｉ ａ Ｌｎｕ ｔ ｓ）自然 遍应用 ，世界经济一体化进程 的加速以及 国际 Ｃ ｍ ｕ ｔｎｌ ｉ ｉｉ 、 ａｏ ｇ ｓｃ 语 言 理解 （Ｎ ｔ ａ Ｌｎｕｇ ｎｅｓ ｎｉｇ 社会交流 的 日 ａ ｒｌ ａｇａｅＵ ｄｒａｄ ） ｕ ｔ ｎ 渐频 繁 ， 传统 的人 工作 业的方式 之 间存在着 密不 可分的关 系。 已经远远不能满足迅猛增 长的翻译需求 ，人们 整个机器 翻译 的过 程可 以分 为原文 分析 、 对于机器翻译 的需求空前增 长 ，机器 翻译迎来 原文 译文转换和译文生成 ３ 阶段。在具体 的 了一个新 的发展机 遇。国际陛的关于机器翻译 个 机器 翻译系统 中， 根据不 同方 案的 目的和要求 ， 研究的会议频繁 召开 ，中国也取 得了前所未有 可 以将原 文译文转换阶段 与原 文分析阶段结合 的成就 ， 相继推 出了一 系列机器 翻译 软件 ， 例如 在一起 ， 译文生成 阶段独立起来 ， 立相关 “ 星” 、 雅 信”、“ 而把 建 译 “ 通译 ”、“ 建” 。在市 华 等 分析独立生成 系统 。 在这样 的系统 中， 原语分析 场需求的推动下 ， 商用机器 翻译 系统迈人 了实 时要 考虑译语的特点 ，而在译语 生成 时则不考 用化阶段 ， 了市场 ， 走进 来到了用户面前。 虑原语 的特点 。在搞多种语言对 一种 语言的翻 三 、 国机器翻译发展 我 译 时 ， 于采 用这样 的相关分析独立 生成系统 。 宜 中国机器翻译研究 起步于 １５ 年， ９ ７ 是世界 也可 以把 原文分析 阶段独立起 来 ， 原文译 文 上第 ４ 把 个开始搞 机器翻译 的国家 ，０ ６ 年代 中期 转换 阶段 同译文生成 阶段结合起 来 ，建立独立 以后一度 中断 ， 年 代中期 以来 有了进 一步 的 ７ ０ 分析相关生成 系统 。 在这样 的系统 中， 原语分析 发展 。现在 ， 国社会科学 院语言研 究所 、 国 中 中 时不考虑 译语的牛｜ 寺 ，而在译语生成 时要考虑 科学技术 隋报研究所 、中国科学 院计 算技术研 原语 的特点 ，在搞一种语言对多 种语 言的翻译 究所 、 黑龙江大学 、 哈尔滨工业大学等单 位都在 时， 宜于采用这样的独立分析相关生成系统 。 还 进行机器翻译的研究 ；上机进行 过实 验的机器 可 以把原 文分析 、原文译文转换 与译文 生成分 翻译 系统 已有十多个 ，翻译 的语 种和类型有英 别独立开来 ， 建立独立分析独立生成系统。 在这 汉 、 、 、 、 等一对一 的系统 ＇ 俄汉 法汉 日汉 德汉 也有 样 的系统 中 ， 析原语时不考虑译语 的特 点 ， 分 生 汉译英 、 、 俄 、 的一 对多 系统 （Ａ Ｒ 法 日、 德 Ｆ Ｊ Ａ系 成译语 时也不考虑原语 的特点 ， 原语译 语的差 统 ） ｔ ， 。ａ ， ）ｌ还建立 了一个 汉语语料库 和一个科 异通过原 文译文转换来解决 。在搞多种语 言对 技英 语语料库。 中国机器 翻译 系统的规模正在 多种语言 的翻译 时 ，宜于采用这样 的独立分 析 不断地 扩大 ， 内容正在不断地完善 。 比较有代表 独立生成系统 。 性 的系统有 ：高立英汉 翻译 系统 ， ＴＥ Ｉ ／Ｃ英汉 Ｍ 二、 国外机器翻译发展 翻译 系统 ， ａ ｉ英汉机 器翻译 系统 ，ｉ Ｔａｓ Ｍ ｔｘ ｒ Ｓ ｏｒ ｎ ｎ １５ ９ ４年 ，由 Ｇｅｒｅ ｗ ｏｇｔ ｎ大学 和 Ｉ Ｍ公 司 汉外机 器翻译系统等等 。 ｏ Ｂ 合作 ， 了第一个 真正的机器翻译 系统 ， 且 实现 并 鉴于机器 翻译仍具相 当市 场 ，中国涉足这 在 ＩＭ纽约总部进行 了俄译英公开演示 。ｆ 领域 的厂商也不一 而足 。目 ， Ｂ 【 ］ 前 国内市场上的 用 ＩＭ ７ １ Ｂ 一 ０ 计算 机 ， 把几个简单 的俄语句子 翻 翻译 软件产品可 以划分为 四大类 ： 文翻译 （ 全 专 译成英语 。 尽管这个系统很小 ， 只有 ２０ ５ 条俄 语 业 翻译 ）在线翻译 、 、 汉化软件 和电子词典 。 全文 词汇 ，条语法规 则以及精 心挑选 的翻译例 句 ， 翻译软 件以中软 “ ６ 译星” 以及“ 信 Ｃ Ｔ ． 为代 雅 Ａ ２” ５ 但是第一次 向公众 和科 学界展示 了机器 翻译 的 表 ； 翻译软 件 主要 以“ 山快译 ． ｔ ０” 在线 金 ｎ ２ １、 ｅ０ 可行 ｌ。 生 华建 的 “ 网上通 ” 翻译 为代表 ； 化类 翻译软 件 汉 ２ 世纪 ５ 年代中期，在美国掀起了机器 主要 以“ 陕车 ３０ ” ０ ０ 东方 ００为代表 ； 词典工具 以“ 金 翻译研究 的高潮 。这一 时期的机器翻译 系统 主 山词 霸． ｔ ０ ” ｎ ２ １为主要代表 。 ｅ０ 要采用直 接翻译 （ｉ ｃ Ｔａｓ ｔｎ方法 ， Ｄｒ ｔ ｒｎｌｉ ） ｅ ａｏ 一般 由于机器翻译在今后需要满 足人 们在浩瀚 都没有进行很好 的源语 言据法结构分析 ， 是 的互联 网上方便地进行信息搜集 的需 求 ，于是 而 主要 以词典 为驱 动 ， 利用 词典中 的语法 和语 义 很 多 翻译 开 发者 在翻 译准 确度 上 下工 夫 的 同 特征来实现翻译 。直接 翻译 方法 的栈 是在 源 时 ， 开始 注重结合用户的使用领域并进 行方 向 语 言分析阶段和 目 标语 言综合 （ 即生成 ） 间没 性 的开发 。 之 根据 目 的市场发展看来 ， 前 在新一轮 有 明确的区分 ，这样 的系统被 称为第一代机器 的竞赛中， 在线翻译前景十分看好。目 ， 前 中国 翻译 系统 。 的网民已超 ４ ， 亿 并继续以极 ｌｉ度 增长。 央塞
机器翻译研究综述(DOC)
机器翻译综述1.引言1.1机器翻译的历史现代机器翻译的研究应该是从20世纪50年代开始，但是早在这以前很多人已经提出了相应的想法，甚至是远在古希腊时期就有人提出要用机器来进行语言翻译的想法。
在1946年，美国宾夕法尼亚大学的两位科学家设计并制造了世界上第一台电子计算机。
与此同时，英国工程师同美国洛克菲勒基金会副总裁韦弗在讨论计算机的应用范围时，就提出了利用计算机实现语言的自动翻译的想法。
在1949年，韦弗发表了一份名为《翻译》的备忘录，正式提出了机器翻译问题。
他提出了两个主要观点：第一，他认为翻译类似于解读密码的过程。
第二，他认为原文与译文“说的是同样的事情”，因此，当把语言A翻译为语言B时，就意味着从语言A出发，经过某一“通用语言”或“中间语言”，可以假定是全人类共同的。
在这一段时间由于学者的热心倡导，实业界的大力支持，美国的机器翻译研究一时兴盛起来。
1964年，美国科学院成立语言自动处理咨询委员会，调查机器翻译的研究情况，给出了“在目前给机器翻译以大力支持还没有多少理由”的结论，随后机器翻译的研究就陷入了低潮期。
直到70年代以后机器翻译的研究才重新进入了一个复苏期，随后机器翻译的发展又迎来了繁荣期1.2机器翻译的主要内容经过50多年的发展，在机器翻译领域中出现了很多的研究方法，总结如下：●直接翻译方法●句法转换方法●中间语言方法●基于规则的方法●基于语料库的方法➢基于实例的方法（含模板、翻译记忆方法）➢基于统计的方法在当前的研究中，更多的是基于统计的方法进行的，因为基于统计的方法可以充分的利用计算机的计算能力，并且并不需要过多的语言学知识作为支撑，可以让更多的计算机科学家投入到实用系统的研究中，极大的促进了统计机器翻译的发展。
下面对各个方法逐一的进行介绍。
2.机器翻译主要方法2.1直接翻译方法所谓直接翻译方法就是从句子的表层出发，将单词、词组、短语甚至是句子直接置换成目标语言译文，有时进行一些简单的词序调整实现翻译，并不进行深层次的句法和语义分析。
国内近二十年机器翻译错误研究综述
国内近二十年机器翻译错误研究综述
刁丽昱;蔡良钰;仰玉静
【期刊名称】《现代语言学》
【年(卷),期】2024(12)3
【摘要】本文以CNKI (中国知网)期刊数据库中收录的关于机器翻译错误研究的论文为数据来源,运用数据统计的研究方法,对国内机器翻译错误研究进行可视化分析,通过考察论文发表数量、主要研究领域、机器翻译引擎、错误标注手段以及错误分类方法等,整理分析了国内机器翻译错误的发展过程及现状。
研究结果表明,国内机器翻译错误研究在最近十年兴起并呈上升趋势,在2021年达到高潮,文本聚焦领域比较广泛。
文章进而提出了神经网络机器翻译错误技术研究存在的问题,展望未来研究导向,以促进国内机器翻译错误类型再研究、再创造。
【总页数】6页(P287-292)
【作者】刁丽昱;蔡良钰;仰玉静
【作者单位】中国矿业大学(北京)文法学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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机器翻译系统融合技术综述
Ｃｈｎ ｓ ａ ｅ ｆＳ ｉｎ ｅ ，Ｂ ｉｎ ０ １ ０ Ｃ ｉａ ｉｅ ｅＡｃｄ ｍｙｏ ｃｅ ｃ ｓ ｅｊ ｇ １ ０ ９ ， ｈｎ ） ｉ
中图 分 类 号 ：ＴＰ ９ ３１ 文献 标 识 码 ：Ａ
Ａ ｕ ｖ ｙ ｏ ｙ ｔｍ ｍ ｂ ｎａ ｉｎ ｆ ｒＭ ａ ｈ ｎ ａ ｌ ｔｏ Ｓ ｒ ｅ ｆＳ ｓｅ Ｃｏ ｉ ｔｏ ｏ ｃ ｉ ｅ Ｔｒ ｎｓａ ｉ ｎ
ＬＩ Ｍ ａ ｘ ，ＺＯＮ Ｇ ｏ ｉ Ｃｈｅ ｇ ｉ ｇ ｎ ｑｎ
合 的层 次差 异 ， 们 将 系 统 融 合 方 法 分 为 三 类 ：句子 级 系统 融合 、 语 级 系统 融合 和 词 汇 级 系统 融合 。然 后 ， 对 我 短 针
这 三 种 融 合 方 法 ， 文分 别介 绍 了它们 各 自具有 代 表 性 的研 究 工 作 ， 该 包括 实现 方 法 、 信 度 估 计 和 解 码 算 法 等 ， 置 并
第２ ４卷
第 ４期
中文 信息 学报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＨ Ｉ ＮＥＳ ＮＦＯＲＭ Ａ Ｔ１ ＥＩ ０Ｎ Ｒ０ＣＥＳ Ｉ Ｇ Ｐ ＳＮ
Ｖ ｏ． ２ １ ４。Ｎ Ｏ ４ ．
２１ ０ ０年 ７月
Ｊ １，２ １ ｕ． ０ ０
文 章 编 号 ： ０ ３０ ７ （ ０ ０ ０ —０ ４１ １ ０ — ０ ７ ２ １ ） ４０ ７ — １
ｄ ｓ ｕｓ ｅ ｉｃ Ｓ ｄ．
着重 阐述 了近 年 来 使 用 广 泛 的 词 汇 级 系统 融 合 方 法 中用 于构 造 混 淆 网络 的 词 对 齐技 术 。 最 后 ， 文 对 这 三 类 系统 该
神经机器翻译综述
神经机器翻译综述
章钧津;田永红;宋哲煜;郝宇峰
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2024(60)4
【摘要】机器翻译主要研究如何将源语言翻译为目标语言,对于促进民族之间的交流具有重要意义。
目前神经机器翻译凭借翻译速度和译文质量成为主流的机器翻译方法。
为更好地进行脉络梳理,首先对机器翻译的历史和方法进行研究,并对基于规
则的机器翻译、基于统计的机器翻译和基于深度学习的机器翻译三种方法进行对比总结;然后引出神经机器翻译,并对其常见的类型进行讲解;接着选取多模态机器翻译、非自回归机器翻译、篇章级机器翻译、多语言机器翻译、数据增强技术和预训练模型六个主要的神经机器翻译研究领域进行重点介绍;最后从低资源语言、上下文相
关翻译、未登录词和大模型四个方面对神经机器翻译的未来进行了展望。
通过系统性的介绍以更好地理解神经机器翻译的发展现状。
【总页数】18页(P57-74)
【作者】章钧津;田永红;宋哲煜;郝宇峰
【作者单位】内蒙古工业大学数据科学与应用学院
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【中图分类】TP391.2
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大语言模型在机器翻译中的应用研究 完整版论文
《大语言模型在机器翻译中的应用研究》目录一、引言1. 研究背景2. 研究目的与意义3. 研究方法与论文结构二、大语言模型概述1. 大语言模型的定义2. 大语言模型的特点3. 大语言模型的发展历程三、机器翻译技术概述1. 机器翻译的定义2. 机器翻译的发展历程3. 机器翻译的主要挑战四、大语言模型在机器翻译中的应用1. 预训练语言模型a. 语言模型预训练技术b. 预训练语言模型在机器翻译中的应用2. 生成式翻译模型a. 生成式翻译模型的定义b. 生成式翻译模型在机器翻译中的应用3. 半监督和零样本翻译a. 半监督翻译b. 零样本翻译4. 大语言模型在特定场景下的应用a. 跨语言信息检索b. 文本摘要与生成c. 情感分析与舆情监测五、大语言模型在机器翻译中的应用挑战与展望1. 大语言模型在机器翻译中的应用挑战a. 模型规模与效率b. 数据质量与标注问题c. 模型可解释性与安全性2. 未来发展趋势与展望a. 跨模态与多语言支持b. 个性化翻译与适应性c. 深度学习与自然语言处理技术的融合六、结论1. 本文研究成果总结2. 未来研究方向与建议一、引言1. 研究背景随着互联网的普及和全球化的加速,人们需要跨越语言障碍进行交流的需求越来越迫切。
机器翻译作为实现跨语言交流的重要手段,已经成为了计算机科学领域的研究热点之一。
近年来,深度学习技术的发展为机器翻译带来了革命性的变化,其中大语言模型(Large LanguageModels,LLMs)是这一领域的重要突破之一。
大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型,可以学习大规模的语言数据,并具有强大的语言理解和生成能力。
在机器翻译领域,大语言模型可以用于构建多语言的神经机器翻译系统,实现跨语言翻译和理解。
大语言模型在机器翻译中的应用研究主要包括以下几个方面:1.模型设计大语言模型在机器翻译中的应用研究首先涉及到模型设计。
为了实现机器翻译,需要设计一种能够将源语言转换为目标语言的神经网络模型。
国内近30年变译研究综述
国内近30年变译研究综述近30年来，鉴于中国社会经济的高速发展，各类新技术和新知识的迅猛涌现，变译研究获得了前所未有的发展。
变译学乃是一门外语教学与研究方法，它拓宽了翻译研究范畴，提高了翻译质量，有效提升了中国外译市场竞争优势。
语言学家普遍认为，变译是传统意译、文字转换的一种翻译理论和实践。
它是从传统的文字翻译的角度出发，从传统的语言迁移等，引入了一种充满创造性的翻译技术，即“变译”。
变译不仅仅就是拼写字面上相似的变化，而是在对源语句子的整体思路和结构的划分、理解、表达、含义进行“变化”的一个特殊的处理技巧。
近30 年来，变译的发展受到了国内外学者们的广泛研究，他们把变译概念从词汇变换、句法变换、意群变换以及语义变换等研究的范畴中审视和拓展，各种视角凸现出变译的丰富内涵和独特性。
变译的语义形态学理论研究，是变译研究主流思潮之一，它脉络清晰，暗含完整，采用“变体概念”将传统词义深化和扩展，强调语义变体形式差异、范畴变形、语境差异、区别性变形、功用变体等的研究，从而更好的理解翻译的变体概念，充分发掘源与译之间语义差异。
在文字转换研究中，变译也受到了学者们的重视。
某些学者利用该概念揭示文字转换中不符合一词多义原则的情况，发现了文字转换中的多义性，并着重探讨了词语变译的概念。
另一些学者则利用变译概念探讨了句法翻译技巧方面的内容，发现了句子变译中的句法、结构和语义变化，充分论证了变译在文字转换中的应用价值。
最后，变译的的发展也提高了翻译的智能化程度。
比如，某些学者利用变译原理在机器翻译领域开展研究，初步实现了从单个词汇到整句的自动转换，从而解决了翻译任务的空间和时间限制问题。
总之，30 年来变译理论和实践的研究，丰富了翻译理论，不断推进了翻译技术的创新和智能化，并为中国外语翻译教学提供了有效技术支撑，推动了外译市场的发展稳定提升。
西方翻译发展历史阶段研究综述
西方翻译发展历史阶段研究综述西方翻译发展历史可以分为四个阶段：人工翻译时代、机器翻译时代、计算机辅助翻译时代和深度学习时代。
人工翻译时代，指的是翻译者需要手动进行翻译，没有任何机器辅助工具。
这个时代从古代开始，一直延续到20世纪30年代左右。
这个时期的翻译主要是依靠人类大脑进行实现的，所以速度比较慢。
由于翻译技术的限制，一些特殊领域的翻译往往需要专家级别的知识才能完成。
机器翻译时代，指的是翻译人员开始尝试使用计算机进行翻译。
这个时期从20世纪40年代开始，一直延续到70年代。
最早的机器翻译方法是基于规则，使用人类的语言知识在计算机中编程，以完成翻译任务。
这种方法面临的问题在于语言复杂度过高，难以应对各种语言形式的变化。
计算机辅助翻译时代，指的是翻译人员开始使用计算机来辅助完成翻译任务。
这个时期从20世纪70年代开始，至今仍在进行中。
计算机辅助翻译主要是通过工具化的方式，将多种翻译需求集成在一起，通过计算机处理实现自动翻译的需求。
这个时期的翻译技术大多数是针对文本的，因此对于多媒体和复杂图像等翻译难度较大。
深度学习时代，指的是翻译人员开始使用机器学习方法，大量应用人工智能技术进行翻译。
这个时期从20世纪90年代开始，至今仍在持续发展。
在这个时期，翻译技术有了长足的进步，尤其是深度学习技术的出现，让机器翻译的准确度有了很大的提高。
深度学习时代的翻译技术还包括神经网络、自然语言处理、信息检索等领域，增强了计算机翻译在各个领域中的应用。
总之，随着计算机技术的发展和人工智能技术的不断创新发展，翻译技术呈现出日新月异的发展态势。
未来，随着人工智能等技术的不断发展和翻译领域需求的不断扩大，我们相信翻译技术一定会越来越好。
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机器翻译综述1.引言1.1机器翻译的历史现代机器翻译的研究应该是从20世纪50年代开始，但是早在这以前很多人已经提出了相应的想法，甚至是远在古希腊时期就有人提出要用机器来进行语言翻译的想法。
在1946年，美国宾夕法尼亚大学的两位科学家设计并制造了世界上第一台电子计算机。
与此同时，英国工程师同美国洛克菲勒基金会副总裁韦弗在讨论计算机的应用范围时，就提出了利用计算机实现语言的自动翻译的想法。
在1949年，韦弗发表了一份名为《翻译》的备忘录，正式提出了机器翻译问题。
他提出了两个主要观点：第一，他认为翻译类似于解读密码的过程。
第二，他认为原文与译文“说的是同样的事情”，因此，当把语言A翻译为语言B时，就意味着从语言A出发，经过某一“通用语言”或“中间语言”，可以假定是全人类共同的。
在这一段时间由于学者的热心倡导，实业界的大力支持，美国的机器翻译研究一时兴盛起来。
1964年，美国科学院成立语言自动处理咨询委员会，调查机器翻译的研究情况，给出了“在目前给机器翻译以大力支持还没有多少理由”的结论，随后机器翻译的研究就陷入了低潮期。
直到70年代以后机器翻译的研究才重新进入了一个复苏期，随后机器翻译的发展又迎来了繁荣期1.2机器翻译的主要内容经过50多年的发展，在机器翻译领域中出现了很多的研究方法，总结如下：●直接翻译方法●句法转换方法●中间语言方法●基于规则的方法●基于语料库的方法➢基于实例的方法（含模板、翻译记忆方法）➢基于统计的方法在当前的研究中，更多的是基于统计的方法进行的，因为基于统计的方法可以充分的利用计算机的计算能力，并且并不需要过多的语言学知识作为支撑，可以让更多的计算机科学家投入到实用系统的研究中，极大的促进了统计机器翻译的发展。
下面对各个方法逐一的进行介绍。
2.机器翻译主要方法2.1直接翻译方法所谓直接翻译方法就是从句子的表层出发，将单词、词组、短语甚至是句子直接置换成目标语言译文，有时进行一些简单的词序调整实现翻译，并不进行深层次的句法和语义分析。
直接翻译方法也是早期翻译系统常用的方法。
在1954年，美国乔治敦大学用IBM计算机进行了首次机器翻译的实验后来IBM提出的统计机器翻译模型也可以认为是采用了这一思想。
这种方法只能是作为研究初期的一种方法，因为方法本身就是一个很成熟的方法，举例如下：How are you？直接翻译结果：怎么是你How old are you？直接翻译结果：怎么老是你从这个翻译结果就可以看到直接翻译方法的结果是非常不好的，直接翻译方法仅能满足特定译文生成的需要，比如说只在语言特点较为相似的语言之间的翻译效果较好。
对于像英汉语言这样差异较大的语言的翻译就不能使用直接翻译的方法。
鉴于直接翻译方法在机器翻译研究中的局限性，现如今几乎没有人继续在这个方法上进行进一步的研究，所以该方法只是在50、60年代作为机器翻译的起始研究方法存在。
2.2句法转换方法1957年，美国学者V. Yingve在Framework for Syntactic（句法翻译框架）中提出了句法转换方法。
整个过程分为“分析”、“转换”、“生成”三个阶段，分别如下：分析：将将源语言句子转换成源语言申城结构；在分析的过程中，有相关分析和独立分析两类。
所谓相关分析就是在分析时需要考虑目标语言的特点。
而独立分析就是分析过程与目标语言无关。
转换：将源语言深层结构转换为目标语言的深层结构；生成阶段：由目标语言深层结构生成目标语言句子；生成过程也有两类：相关生成和独立生成。
即相关生成是在生成时需要考虑语言的特点，而独立生成的生成过程与源语言无关。
理想的转换方法应该做到独立分析和独立生成，这样在进行多语言机器翻译的时候可以大大的减少分析和生成的工作量。
但独立分析和独立生成同样也会造成翻译质量的下降。
转换方法的优点是可以较好的保持原文结构，产生的译文结构与原文结构关系密切，尤其对于语言现象已知或句法结构规范的源语言句子具有较强的处理能力和较好的翻译效果。
主要不足就是：分析规则由人工编写，工作量大，规则的主观性强，规则的一致性难以保障，不利于系统扩充[1]。
2.3中间语言方法中间语言翻译方法首先将源语言句子分析成一种与具体语言无关的通用语言或中间语言，然后再由中间语言得到目标语言。
整个翻译过程分为“分析”和“生成”两个部分。
中间语言的优点在于进行多语种翻译的时候，只需要对每种语言分别开发一个分析模块和一个生成模块，模块总数为2*n，相比之下，如果采用转换方法就需要对每两种语言之间都开发一个转换模块，模块总数为n*(n-1)。
虽然基于中间语言的机器翻译方法能够减少系统实现的工作量，但是如何定义和设计中间语言的表达式并不是一件容易的事情，中间语言在语义表达的准确性、完整性、鲁棒性和领域的可移植性等诸多方面都存在问题[1]。
在基于中间语言机器翻译的基础之上，文献[2]采用统计的方法实现源语言到中间语言的转换和中间语言到目标语言的转换，用以实现一个语音到语音的翻译系统。
这种方法从思想方法上已经属于基于统计的范畴，但在技术方法上依然属于中间语言的方法。
现在纯粹基于中间语言的方法现在也很少能够引起研究人员的关注。
2.4基于规则的机器翻译方法自从乔姆斯基的转换生成语法提出后，基于规则的方法一直就是机器翻译研究的主流，乔姆斯基认为一种语言无限的句子可以由有限的规则推导出来[3]。
后来法国著名机器翻译专家沃古瓦（B. Vauquois）教授把基于语言规则的机器翻译方法的翻译过程总结为如下图形，这个图形又被称为“机器翻译金字塔”[4]：图1 机器翻译金字塔基于规则的方法的优点在于直观，能够表达精确地语言学家的知识，而且规则的颗粒度有很强的可伸缩性：（1）大颗粒度的规则具有很强的概括能力；（2）小颗粒度的规则具有精细的描述能力。
能够处理复杂的结构和进行深层次的理解，系统适应性较强，不依赖于具体的训练语料。
基于规则的方法同样也存在问题：（1）规则是由人制定的，主观因素重；（2）规则的覆盖性较差，特别是细粒度的规则很难总结的比较全面；（3）没有很好的办法解决规则之间的冲突。
文献[3]中提到复杂特征集和合一运算[5]的提出使用更细粒度、更加准确的知识表示形式来描述规则。
同时针对确定性规则降低了系统的鲁棒性的缺点，概率上下文无关文法[6]从全局最优的角度考虑，产生最优的翻译结果[3]。
随着这些方法的引入，传统的基于规则的机器翻译方法逐步向以规则为基础、语料库方法为辅助的更高层次的机器翻译方法的研究。
2.5基于语料库的方法在基于规则的机器翻译方法的研究面临一定的问题的情况下，很多学者就开始研究是否可以不依赖于人工制定的规则来进行机器翻译，即从大量语料中学习翻译知识。
基于语料库的翻译方法拥有无需人工编写规则、从语料库中学习得到的知识比较客观、从语料库中学习到的知识的覆盖性比较好的优点。
但同时，基于语料库的翻译方法同样也存在一定的问题：（1）翻译系统性能依赖于语料库；（2）数据稀疏问题严重；（3）语料库中不大容易得到大颗粒度的高概括性知识。
所以说在机器翻译的众多方法中没有哪种方法可以说自己是没有缺点的，只是不同的方法在不同的应用领域中有各自的优点。
目前基于语料库的方法主要有基于实例的机器翻译和基于统计的机器翻译两种方法[7]。
2.5.1基于实例的机器翻译方法日本学者长尾真（Makoto Nagao）提出了基于实例的机器翻译方法[8]。
在基于实例的机器翻译系统中，系统的知识来源是双语对照的翻译实例库，实例苦衷主要有两个字段，一个字段保存源语言句子，另一个句子保存与之对应的译文。
每输入一个源语言句子时，系统把这个句子同实例库中的源语言句子进行比较，找出与这个句子最为相似的句子，并模拟与这个句子相对应的译文，最后输出译文。
该方法的优点是：（1）直接使用对齐的语料库作为知识表现形式，知识库的扩充非常简单；（2）不需要进行深层次的语言分析，也可以产生高质量的译文。
缺点是覆盖率低，实用的翻译系统需要的实例库的规模极大（百万句对以上）。
2.5.2基于记忆的机器翻译方法在基于实例方法的基础上，日本学者佐藤聡（Satoshi Sato）提出了一个衍生的方法——基于记忆的翻译方法[9]。
基于翻译的方法是基于实例方法的特例，同样都需要建立一个实例库，但是作为衍生方法，同样有其独特之处。
该方法的基本思想为：把已经翻译过的句子保存起来；在翻译一个新句子的时候，直接到语料库中查找，如果发现相同的句子，直接输出译文，否则交给人去翻译，但可以通过系统提供一个相似的句子作为参考译文。
该方法的优缺点主要有：●翻译质量有保证；●随着使用时间的增长，匹配成功率逐步提高；●特别适用于重复率高的文本翻译，例如公司的产品说明书；●与语言无关，适用于各种语言对；●缺点是在刚开始使用时匹配成功率不高，无法给出较为合理的参考译文。
2.5.3基于统计的机器翻译方法如果说在机器翻译研究的初期，基于规则的方法是主流，吸引了大部分的研究人员的注意力的话，那现在就是基于统计方法大显身手的时候，目前基于规则的方法的研究依然在进行，只不过，更多的是作为统计机器翻译方法的补充方法。
其基本思想是为翻译过程建立模型，把翻译理解为搜索问题，即从所有可能的译文中选择概率最大的译文，而同为基于语料库方法的实例翻译方法则无需建立统计模型。
在基于实例的翻译方法中，语言知识表现为实例本身，而统计机器翻译汇总，翻译知识表现为模型参数[7]。
基于统计方法的优点：1)无需人工编写规则，利用语料库直接训练得到机器翻译系统；2)系统开发周期短；3)只要有足够多的语料，很容易适应新的领域或者语种。
缺点是：1)时空开销大，进行模型参数的计算需要消耗较多的计算资源；2)数据稀疏问题严重，当语料缺乏或语料的覆盖面不够全的时候就容易出现无法统计出需要的语言知识的情况；3)对语料库依赖严重，所有的工作都建立在语料库的基础上，好的语料库可以产生较好的翻译结果，反之就会影响到翻译质量。
4)有时需要规则的方法进行辅助基于统计的机器翻译方法主要有以下3种：➢基于词的统计机器翻译➢基于短语的机器翻译➢基于句法的统计机器翻译下面就是这3种方法的详细介绍。
2.5.3.1基于词的统计机器翻译在基于统计的机器翻译方法中首先发展起来的就是基于词的机器翻译方法。
IBM公司的Peter F. Brown 等人在1990年提出了基于统计的机器翻译方法，他们使用的就是基于词的机器翻译方法[10]。
他们为翻译建立了概率模型，在文献中他们使用的英语句子和法语句子之间的翻译作为实例。
假设人一个英语句子e和法语句子f，我们定义f翻译成e的概率为：于是将f翻译成e的问题就变成求解问题：.通过提出噪声信道模型将以上计算公式改写为其中P（E）为语言模型，反应“E像一个英语句子”的程度：称为流利度。