翻译百科|《中国大百科全书》中的“神经网络机器翻译”
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神经网络机器翻译
《中国大百科全书》(第三版·网络版)发布了黄国平教授撰写的“神经网络机器翻译”词条。现转录如下,以资交流。
神经网络机器翻译在翻译建模上完全采用单一的人工神经网络实现,基于大规模训练语料进行参数学习,最后实现根据输入的源语言句子输出最终的目标语言句子的目的。
与统计机器翻译(statistical machine translation,简称SMT)的离散表示方法不同,神经网络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,也不需要词对齐、翻译规则抽取等统计机器翻译的必要步骤,而是等同于将多个步骤无缝地融合在一起。
通用的神经网络机器翻译框架是编码器解码器模型(encoder-decoder model)。编码器读取源语言句子,将其编码为维数固定的向量;解码器读取该向量,依次生成目标语言句子的词语序列。神经网络机器翻译模型中,典型的神经网络技术有卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)、递归神经网络(recursive neural network,简称RNN)、注意力模型(attention model)、谷歌Transformer等。
神经网络机器翻译可以不断回顾理解结构复杂的句子,甚至有时还能联系上下文进行翻译,在多数语言对上逐渐超过了统计机器翻译方法,已成为一种极具潜力的机器翻译模型。
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转载来源:《中国大百科全书》(第三版网络版)
转载编辑:李舒蓉
审核:吕欣潼、吴志雄
项目统筹:吕欣潼
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