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基于源端重构和篇章上下文感知提升神经机器翻译的研究的开题报告
一、研究背景与意义
随着国际贸易和跨国交流不断增加，机器翻译的重要性日益凸显。传统机器翻译模型虽然在很多场合可以取得不错的效果，但是在一些特定领域（如法律、医学等领域）或者是翻译长文本时，常常会出现翻译不准确或者断句不完整的情况。基于此，我们需要对传统机器翻译模型进行进一步的优化和改进。
另一方面，神经机器翻译（NMT）已经成为当前机器翻译领域的热门技术，具有优良的性能表现。NMT可以将目标语言序列看作是源语言序列的一个条件概率分布，将源语言序列映射到目标语言序列的过程看作是一种神经网络的训练过程。但是，当前NMT的训练数据往往是简单的句子对，这并不能充分考虑篇章上下文的语境，且不能解决长句子翻译问题。
在本研究中，我们探讨基于源端重构和篇章上下文感知提升神经机器翻译的方法，旨在进一步提高机器翻译的准确度和流畅度，并解决长句子翻译的问题，提高机器翻译在实际应用中的效果。
二、研究内容和思路
在研究中，我们将主要探讨以下两个方向的方法：
1.基于源端重构的神经机器翻译优化
在传统的NMT模型中，源语言序列映射到目标语言序列的过程是由源语言编码器和目标语言解码器共同完成的。当源语言输入的语句过长时，编码器对其表示的信息容易出现丢失或者不完整。因此，我们将探索一种基于源端重构的神经机器翻译方法，即先对源语言中的片段进行分析和编码，再将这些编码的片段进行组装，最终用于翻译目标语言。该方法可以保证中间处理结果的完整性和一致性，并且在一些长句子翻译等特殊情况下，具备一定的优势。
该方向的具体思路包括以下几个步骤：
（1）源语言指定长度的分割：我们将探索一个合适的分割策略，将源语言分成若干指定长度的片段，把这些片段看作输入。
（2）对源语言片段进行编码：对源语言片段标准化处理后，逐一进行编码，得到相应的中间处理结果。
（3）中间处理结果的组装：将各个片段的中间处理结果组装成一个完整的中间表示，该中间表示经过一定处理后，再送入解码器进行翻译即可。
2.篇章上下文感知的神经机器翻译优化
在实际应用中，往往需要将多个句子或者段落翻译成目标语言，此时单独对每一个句子或者段落进行翻译则不能充分考虑篇章上下文的语感。因此，我们将探索一种基于篇章上下文感知的神经机器翻译方法，即整体对篇章进行翻译并对翻译的结果进行调整。该方法可以充分考虑篇章上下文的语感，并且在篇章整体表达的准确性上具备优异表现。
该方向的具体思路包括以下几个步骤：
（1）将篇章看作单个输入：将整篇文章看作是一个整体，而不是将每个句子或者段落单独翻译，这样可以充分考虑篇章上下文的语感。
（2）对篇章整体进行翻译：将整篇文章送入神经机器翻译模型进行翻译，并计算出相应的翻译概率。
（3）对翻译结果进行调整：如果翻译结果与篇章上下文不一致，可以对其进行必要的调整，以达到更加符合篇章整体表达的目的。
三、研究意义
本研究的主要意义在于：
1.提高机器翻译的准确度和流畅度。通过基于源端重构和篇章上下文感知的方法，可以保证机器翻译结果的准确性和流畅度。
2.解决长句子翻译问题。基于源端重构的翻译方法可以有效地解决长句子翻译的问题，提高机器翻译的适用性和效果。
3.对篇章整体表达的准确性具备优异表现。基于篇章上下文感知的翻译方法可以充分考虑篇章整体的语感，提高机器翻译的整体表达准确性。
四、研究计划
1.阅读、学习神经机器翻译相关文献、研究现状和进展，并进行系统的总结和分析。
2.设计基于源端重构和篇章上下文感知的神经机器翻译模型，实现对篇章整体表达的考虑和长句子翻译的解决。
3.收集、整理、清洗相关数据集，并进行模型的训练和优化。
4.对模型的性能进行实验验证和性能评估，包括准确度、流畅度和篇章整体表达准确性等。
5.对模型的效果进行分析和总结，提出进一步的优化和改进方案。
五、研究进展
目前，我们已完成了对神经机器翻译相关文献和现有模型的梳理和总结，同时对基于源端重构和篇章上下文感知的翻译方法进行了初步探索和设计。接下来，我们将着重对模型进行数据的清洗和预处理，并对模型进行训练和优化，以实现更好的翻译效果。