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融合统计机器翻译特征的蒙汉神经网络机器翻译技术的任务书
一、背景介绍
机器翻译是计算机科学和语言学的交叉领域，旨在利用计算机自动将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。随着计算机性能和数据量的不断增加以及深度学习技术的应用，机器翻译在自然语言处理领域中取得了显著进展。然而，许多语言对的机器翻译结果仍然存在较大的误差，因此如何提高机器翻译的质量仍然是一个重要的研究问题。
目前，深度学习技术在机器翻译中的应用已经取得了一定的成功。其中，神经网络机器翻译（NMT）是一种流行的方法，其基本思想是将源语言句子和目标语言句子表示为向量，然后使用神经网络模型将源语言向量翻译成目标语言向量。NMT具有以下优点：1）可以同时考虑源语言和目标语言中的上下文信息，从而提高翻译质量；2）可以自动学习特征，减少了手工特征工程的难度和工作量，提高了效率。
另外，多语言翻译也是一个重要的研究方向。由于各种因素，如语言语法结构、词法习惯等，不同语言对之间的翻译难度可能不同。因此，多语言翻译需要考虑不同语言之间的相互作用，使得翻译结果更加准确和自然。
在NMT中，如何有效地提取特征是一个重要的研究问题。传统的NMT主要使用词向量表示输入、输出句子的特征。然而，词向量的表示方式可能无法充分考虑句子的复杂语义信息，从而导致翻译错误。因此，如何融合其他特征来增强NMT的能力是一个重要的研究问题。
二、研究目标
本项目旨在研究如何融合统计机器翻译特征来提高NMT的翻译质量，同时探讨如何应用该技术来进行蒙中汉机器翻译。
具体来说，本项目将通过以下步骤实现研究目标：
1.研究NMT模型，并比较不同的NMT模型的性能；
2.研究统计机器翻译的特征，并探索如何将这些特征应用到NMT中；
3.设计混合模型，将NMT和统计机器翻译融合，提高翻译质量；
4.研究蒙中汉三语机器翻译的方法，并应用混合模型进行实验；
5.评估混合模型的性能，并与传统NMT和统计机器翻译进行比较。
三、研究内容
本项目的研究内容主要包括以下几个方面：
1.NMT模型的研究：研究NMT中常用的模型，如基于循环神经网络的编码-解码模型，基于卷积神经网络的编码-解码模型等，并选择其中的高性能模型作为研究对象。
2.统计机器翻译的特征研究：研究相关的统计机器翻译特征，如短语和调序模型等，并考虑如何将这些特征应用到NMT中。
3.混合模型设计：将NMT和统计机器翻译相结合，开发新的混合模型，充分利用两种模型的优点，从而提高翻译质量。
4.蒙中汉三语机器翻译的研究：分析蒙语、中文和汉语之间的语言特点，设计适合该三种语言的翻译模型，考虑如何将混合模型应用到该三种语言的机器翻译任务中。
5.模型性能评估：系统评估所提出的混合模型的性能，并与传统NMT和统计机器翻译进行比较分析。
四、预期成果
本项目的预期成果主要包括以下几个方面：
1.提出融合统计机器翻译特征的NMT模型，并在蒙中汉三语机器翻译任务上进行实验，以证明其有效性。
2.提供一种新的解决方案来提高NMT的翻译质量，以及将该技术应用到蒙中汉三语翻译任务上的实践经验。
3.实现一个具有可视化效果的开源机器翻译系统，可以为不同用户提供可调参数和接口。
4.发表学术论文，并将研究成果应用到工业界，推广这个新的翻译技术。
五、研究计划
本项目的研究周期为一年，共划分为六个阶段：
第一阶段：研究NMT模型(1个月)；
第二阶段：研究统计机器翻译特征（1个月）；
第三阶段：设计混合模型（2个月）；
第四阶段：蒙中汉三语机器翻译的研究（2个月）；
第五阶段：模型性能评估（1个月）；
第六阶段：撰写论文和整理开源代码（3个月）。
六、研究团队
本项目的研究团队主要由语言学、计算机科学、机器学习领域的专家和研究生组成。研究团队的成员需要具备以下背景：
1.具备自然语言处理和机器学习领域的专业知识；
2.熟悉深度学习技术，掌握相关框架和工具；
3.具备较强的编程能力；
4.具备良好的团队沟通和协作能力。