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基于上下文建模的篇章级神经机器翻译研究
基于上下文建模的篇章级神经机器翻译研究
摘要：神经机器翻译（NeuralMachineTranslation,NMT）已经在短文本级别的机器翻译任务上取得了显著的进展。然而，在篇章级别的翻译任务中，由于篇章中存在更复杂的语义和上下文关系，现有的NMT模型的表现仍然有限。因此，本论文提出一种基于上下文建模的篇章级NMT方法，以提高篇章级翻译的准确性和流畅性。具体来说，我们提出了两个关键模块：篇章级上下文编码器和篇章级解码器。实验结果表明，我们的方法在篇章级翻译任务上相较于传统的短文本级NMT方法有着显著的提升。
1.引言
随着全球化的发展和国际交流的增加，机器翻译技术的需求越来越迫切。神经机器翻译作为一种端到端的机器翻译方法，通过利用深度神经网络模型，已经在短文本级别的翻译任务上取得了显著的成果。然而，在篇章级别的翻译任务中，由于篇章的长度和复杂性，现有的NMT模型往往无法充分利用上下文信息，导致翻译结果的准确性和流畅性有所下降。
2.相关工作
在篇章级神经机器翻译方面的研究还相对较少。在传统的机器翻译中，基于短语的统计机器翻译方法通过引入短语级别的上下文信息，提高了篇章级翻译的效果。然而，这些方法往往需要手工设计特征，并且难以进行端到端训练。与之相比，基于神经网络的方法具有更强的表达能力，但在篇章级别的翻译任务上依然不够理想。
3.篇章级上下文编码器
为了充分利用整个篇章的上下文信息，我们提出了篇章级上下文编码器。该编码器通过引入注意力机制和多层LSTM结构，能够对篇章中的每个句子进行编码，并根据上下文关系动态调整每个句子的重要程度。
4.篇章级解码器
在传统的NMT模型中，解码器仅仅利用源语言句子的编码结果来生成目标语言句子。为了改进篇章级翻译的效果，我们提出了篇章级解码器。该解码器在生成每个单词时，同时考虑源语言句子的编码结果和整个篇章的上下文信息，从而提高翻译的准确性和流畅性。
5.实验和结果
我们在公开的篇章级翻译数据集上进行了实验，与传统的短文本级NMT方法进行了比较。实验结果表明，我们的方法在翻译准确性和流畅性方面均超过了传统方法。尤其是在长篇章的翻译任务上，我们的方法相较于传统方法有了显著的提升。
6.结论
本论文提出了一种基于上下文建模的篇章级NMT方法，以提高篇章级翻译的准确性和流畅性。实验结果表明，我们的方法在篇章级翻译任务上相较于传统的短文本级NMT方法有着显著的提升。未来，可以进一步研究如何引入更多的上下文信息，以改进篇章级神经机器翻译的效果。
参考文献：
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