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融合篇章信息的神经机器翻译方法研究的任务书
任务书
一、研究背景和意义
随着互联网的发展，不同国家和地区之间的交流日益频繁，人们之间的交流变得越来越多。由此提出了一个需要解决的问题，即语言障碍对于交流的限制。尤其是在实现全球化的时代，越来越多的人需要用到翻译。传统的翻译方法需要人工参与，耗费时间长、效率低，而且面对海量的翻译工作也难以解决。因此，需要一种高效率的翻译方式来解决这个问题。
随着深度学习技术的发展，神经机器翻译技术逐渐成为了解决这个问题的主流方法。与传统的翻译方法相比，神经机器翻译方法具有训练和使用效率高、可扩展性好等优点。它可以应用于不同领域的翻译任务，并取得了较好的效果。神经机器翻译方法的实现离不开大量标注好的数据，这也成为了限制其应用范围的瓶颈。因此，如何提高神经机器翻译方法的翻译准确率和训练效率，成为了当前亟待解决的问题。
在神经机器翻译领域的研究中，篇章信息的融入是一个有趣的方向。篇章信息可以通过对话、新闻、博客等多种方式表现。相信在将篇章信息融入到神经机器翻译方法中之后，可以有效提高翻译准确率和模型的泛化能力。因此，本研究的目的在于，针对神经机器翻译方法中篇章信息的融合问题进行深入探究，从而提高神经机器翻译方法的翻译效果和准确性。具体来说，本研究需要达到以下目标：
1.深入了解神经机器翻译方法，掌握当前前沿的研究成果。
2.深入研究篇章信息的特点和提取方式，针对融合篇章信息进行探究。
3.设计和实现新的神经机器翻译模型，融合篇章信息。
4.对比分析新模型和传统模型在不同语料库上的翻译效果，评估模型性能和稳定性等。
5.针对实验结果，进行结论和总结，提出未来的研究方向和发展趋势。
二、研究思路和方法
在本次研究中，本着“细节决定成败”的原则，将从以下三个方面进行研究：
1.翻译预处理
研究篇章信息是如何对翻译预处理流程进行改进的，包括分词、音素、词性、依存分析等。
2.翻译模型设计
研究如何将篇章信息融入到神经机器翻译模型中。主要研究篇章信息的提取和特征的加入。其中模型包括编码器、解码器、注意力机制等主要模块。针对这些模块进行改进，如加入Bi-LSTM、transfomer、mixtureofsoftmax等等。
3.翻译后处理
研究如何将篇章信息融合后的结果进行后处理，使得翻译结果更加准确、自然和流畅。
本研究将采用多种研究方法，包括：
1.文献资料搜集与研究：在文献资料的搜集、了解与研究的基础上，掌握神经机器翻译的技术、篇章信息的提取和加入方法等关键技术。
2.数据预处理：处理大量的语料数据，包括分词、标注、对齐、去重等。
3.模型实现：实现所设计的神经机器翻译模型，包括编码器、解码器、注意力机制等主要模块。
4.模型训练及评估：使用不同的数据集进行模型训练，并进行模型评估，以确定模型的性能和稳定性。
5.结论和总结：统计和分析实验结果，撰写研究报告，提出未来研究方向和发展趋势等。
三、研究计划和进度安排
1.前期准备与调研：2021年12月-2022年3月，主要是建立研究团队，了解当前神经机器翻译方法以及篇章信息提取方式，并对相关工具做市场调研。形成研究方向和计划，制定详细计划和进度表。
2.数据采集与预处理：2022年3月-2022年6月，围绕研究方向，对大量的语料数据进行预处理，包括分词、标注、对齐、去重等。
3.模型设计与实现：2022年6月-2022年11月，根据篇章信息的提取和特征的加入，设计新的神经机器翻译模型，并进行模型实现。
4.模型训练与评估：2022年11月-2023年2月，使用不同的数据集进行模型训练，并进行模型评估，以确定模型的性能和稳定性。
5.结果分析与报告撰写：2023年2月-2023年6月，统计和分析实验结果，撰写研究报告，提出未来研究方向和发展趋势等。
四、预期成果与意义
本研究旨在探索如何将篇章信息融合到神经机器翻译模型中，从而提高机器翻译的准确度和效率。通过对神经机器翻译模型中篇章信息的融合研究，可以有效提高翻译准确率和模型的泛化能力。研究结果的实际应用将有助于解决跨语言交流的问题，并促进全球化的发展。本研究的预期成果包括：相关研究论文若干篇；实现数量级在数百万条以上的开源翻译工具，能够有效的应用到日常翻译学习中。
五、参考文献
[1]YangirshuKulshreshtha,etal.IncorporatingDiscourseandCoreferenceRepresentationsinNeuralMachineTranslation[C]//Proceedingsofthe2019ConferenceoftheNorthAmericanChapteroftheAssociationforComputationalLinguistics:HumanLang