基于上下文建模的篇章级神经机器翻译研究的开题报告.docx

基于上下文建模的篇章级神经机器翻译研究的开题报告
导言
神经机器翻译（NMT）是近年来自然语言处理领域的一项热门研究，其凭借良好的端到端模型与优异的翻译质量，成为了学术与工业界广泛关注的话题。随着深度学习和神经网络技术的不断发展，NMT在翻译任务上取得了重要的进展。但另一方面，NMT也面临着各种挑战与限制。其中最为突出的问题之一是上下文建模（ContextModeling）。
在传统的机器翻译模型中（如基于短语的统计机器翻译，SMT)，翻译过程仅依赖于目标语言和源语言之间的局部对齐关系，不考虑上下文信息。然而由于自然语言的语言规则和语境复杂性，单独考虑句子内部的信息是远远不够的。因此，上下文建模成为了当前NMT研究所需要解决的重要问题之一。
本篇报告旨在探讨基于上下文建模的篇章级NMT模型的研究，并阐述其研究意义和研究技术路线。
研究意义
基于局部信息的NMT模型在翻译语料较为简单的情况下，能够达到较好的翻译性能。但当语料或者语境信息的复杂程度增加时，仅仅考虑句子内部的信息就会变得远远不够。例如，当存在指代、省略、语群、同义词、歧义等多种语言现象时，传统的NMT模型就会产生一些无意义和错误的翻译结果。
于是，尝试使用上下文信息来帮助机器翻译的效果改善。但是上下文是一个相对广泛的概念，比如，通过一个篇章的上下文信息，来帮助翻译该篇章中的每一个句子，这就是篇章级的上下文信息。与此相反，如果我们仅仅考虑每个句子的前后文本来帮助翻译，那这就是句子级的上下文信息。而篇章级的上下文信息可以包含对话、文档、新闻或其他语言模态的上下文信息。
在篇章级机器翻译任务中，上下文信息的使用可以显著提高翻译的质量和流畅度。这个优势尤其对于长篇幅的文本和针对特定领域的翻译任务更加重要。例如，对于新闻报道，篇章级翻译可以同时考虑到整篇报道的上下文信息，在翻译语句时就会更加关注报道主题相关的词汇，增强连贯性和准确性。
因此，在篇章级NMT模型中融入上下文信息，具有非常高的研究和实践价值。
研究技术路线
为了实现基于上下文建模的篇章级NMT，我们需要考虑以下几个重要问题和技术路线。
1.上下文表示学习
在NMT模型中，源语言和目标语言的信息都需要进行编码和表示。为了获得更好的上下文信息，我们需要针对问题域和语言建立不同的上下文表示方法。常见的上下文表示方法包括：连续文本块建模和上下文向量表示。但是，对于大量长文本的篇章，以上这些传统的上下文表示方法就存在效率和质量的问题，因此我们需要从现有的研究中探索更为高效和精准的上下文表示方式。
2.上下文注意力机制
将上下文信息集成到NMT模型中的一个核心技术是注意力机制。通过注意力机制的加入，我们可以根据当前的翻译上下文，在源文和目标文之间构建重要性权值，对于相关性较高的文本信息提供更高的权重。尤其是篇章级的翻译任务，有效的上下文注意力机制的设计可以在更大的范围内寻找相关信息，从而提高翻译的准确性。
3.翻译解码策略
除了注意力机制以外，篇章级机器翻译模型还需要适当地调整翻译解码策略，以便在更长的时间序列中处理上下文信息。其中，一种常用的策略是基于多个上下文信息划分为不同的片段，然后在每个片段之间共享上下文信息。另外，可以尝试设计更加高效的解码算法来缩短翻译的延迟，提高机器翻译速度。
总之，上下文建模是篇章级NMT研究的关键问题。解决这些问题，将对于机器翻译质量的提升和实现篇章级机器翻译任务非常具有重要意义。