基于正向反馈的交互式机器翻译技术研究

发布时间：2020-04-06 21:41

【摘要】：机器翻译技术使用计算机将一种自然语言翻译成另一种自然语言,实现了不同语言之间的快速转换,自提出以来便得到了迅速发展,不过目前自动机器翻译技术产生的译文还不能满足直接应用的需求,未达到人们预期的目标,翻译系统产生正确译文的过程离不开译员的参与。在这种情形下,研究人员将研究重点由全自动机器翻译转向了计算机辅助翻译,系统为译员提供辅助译文和辅助工具帮助译员对译文进行译后编辑。交互式机器翻译(Interactive Machine Translation,IMT)是计算机辅助翻译领域的一个重要研究课题,通过机器翻译系统与译员之间的相互作用可以指导计算机解码并改善输出译文的质量,从而实现机器翻译系统高效率和译员高准确性的结合。目前主流的IMT方法使用译员确定的前缀作为唯一约束自左向右指导解码,交互方式受限,交互效率低。本文在现有交互式机器翻译方法的基础上,从交互方式和解码算法两个方面对IMT方法进行改进。交互方式方面,允许译员译前从短语译项列表中为源语言短语选择正确译项。本文还提出了短语表的多样性排序算法,来提高短语候选译项的多样性,扩大候选译项的空间,并根据译员的翻译认知过程设计交互界面,改善译员在翻译过程中的用户体验。解码算法方面,将源语言短语和对应译项作为正向反馈信息与前缀一同作为约束参与指导解码过程,提高翻译假设评价和过滤的准确性。本文针对改进后的系统在LDC汉英平行语料上进行了人工评测对比实验,采用平均翻译时间作为主要评测指标,不同语料上的实验结果中时间平均缩短了16.80%,表明本文方法较传统的IMT方法能够减轻译员翻译过程中的认知负担,减少翻译时间,提升翻译效率。
【图文】：

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交互式机器翻译方法中，译员运用语言学知识对翻译系统进行指导，参与并影响标译文的生成。本文目的是在满足译员对译文质量要求的同时，实现一个高效率的交式机器翻译系统，达到提高工作效率、减轻译员认知负担的目的。本章首先从翻译过和数学描述两个方面对交互式机器翻译方法进行介绍，之后分别介绍了基于词图、基有限状态转换机、基于短语和基于神经网络的交互式机器翻译方法。2.1 引言交互式机器翻译系统由一个完整的机器翻译系统和一个交互式平台共同组成，系在译前为译员提供可参考的机器译文，译员根据语言学知识对源语言进行理解分析，参考译文进行选择并确认；若是译文有错误，译员可以直接在译文上进行修改，系统据译员的修改内容重新解码，搜索符合需求的译文。目前使用较为广泛的交互式机器译方法将前缀作为唯一约束，该方法通过让译员在译文中选择最长的正确前缀并输入符作为新前缀指导解码，翻译系统根据前缀搜索新的译文后缀，译员与翻译系统之间断交互，直至获得翻译正确的译文，翻译结束。图 2.1 是一个完整的基于前缀的交互式机器翻译实例。

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)Pr(|) pssptststttts (2.6)中， Pr()pt由译员输入，不依赖于st ，因此被省略。相比于统计的交互式机器翻译方法通过译员与系统之间的交互接口，允许译员码，充分利用了译员的语言学知识，，将译员的准确性与机器翻译系合在一起。词图的交互式机器翻译方法式机器翻译技术自提出以来不断更新和发展，形成了多种重要方法的交互式机器翻译方法[20]进行详细介绍。，即词假设图，是一个由源语言对应的所有可能译文构成的有向无成，图中的多个节点代表了不同的翻译假设，节点与节点之间的边可能出现的单词，根据语言模型和翻译模型计算而得的翻译概率就
【学位授予单位】：沈阳航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.2

【参考文献】