检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2012年第12期23卷 3088-3100页

作者：刘乐茂赵铁军曹海龙朱聪慧张春越哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 语言语音教育部-微软重点实验室(哈尔滨工业大学) 黑龙江哈尔滨150001

翻译推导的切分歧义是统计机器翻译面临的一个很重要的问题,而在层次短语机器翻译中,其尤为突出.提出了一个层次切分模型来处理推导的切分歧义性.采用Markov随机场构建模型,然后将其融入层次短语翻译模型,以便自动选择更合理的切分.在N... 详细信息

翻译推导的切分歧义是统计机器翻译面临的一个很重要的问题,而在层次短语机器翻译中,其尤为突出.提出了一个层次切分模型来处理推导的切分歧义性.采用Markov随机场构建模型,然后将其融入层次短语翻译模型,以便自动选择更合理的切分.在NIST中英翻译的任务中,该模型的训练效率高,通过NIST05,NIST06和NIST08这3个测试集上的翻译效果表明,该模型提高了层次短语翻译的性能.

关键词：层次短语翻译切分模型图模型 Markov随机场依存树

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基于贝叶斯方法的鲁棒语音切分

引用

数据采集与处理 2002年第3期17卷 260-264页

作者：张文军谢剑英李聪上海交通大学自动化系上海200030

在基于隐马尔科夫模型的语音切分基础上 ,融合了不受噪声干扰的先验切分模型 ,提出了基于贝叶斯方法的语音切分方法。在贝叶斯切分方法的框架内 ,作者首先对语音序列进行了变换 ,将由切分点构成的序列变为由音节长度构成的序列。然后 ,... 详细信息

在基于隐马尔科夫模型的语音切分基础上 ,融合了不受噪声干扰的先验切分模型 ,提出了基于贝叶斯方法的语音切分方法。在贝叶斯切分方法的框架内 ,作者首先对语音序列进行了变换 ,将由切分点构成的序列变为由音节长度构成的序列。然后 ,假设音节长度序列符合一阶马尔科夫过程 ,经过归一化处理后 ,求出了切分的先验概率公式 ,得到了贝叶斯方法的切分模型。在噪声环境下的实验证明 ,由于切分模型独立于噪声 ,对在噪声环境下声学模型的失配提供了很好的补偿 ,使得语音切分的鲁棒性大大增加。

关键词：贝叶斯方法鲁棒性语音切分切分模型语音识别语音合成语音信号处理

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文档级神经机器翻译研究

文档级神经机器翻译研究

引用

作者：邝少辉苏州大学

学位级别：硕士

神经机器翻译(NMT)系统通常利用大量的双语平行语料来进行训练,然后采用逐句的方式单独对每一句话进行翻译。然而,在篇章中,多个句子之间通常有各种连接和依赖关系,进而形成一个意义完整的文档。忽略这样的句子连接和依赖关系,可能使得... 详细信息

神经机器翻译(NMT)系统通常利用大量的双语平行语料来进行训练,然后采用逐句的方式单独对每一句话进行翻译。然而,在篇章中,多个句子之间通常有各种连接和依赖关系,进而形成一个意义完整的文档。忽略这样的句子连接和依赖关系,可能使得句子的翻译模糊或者与邻近句子的翻译不一致,为连贯一致的源文本产生不连贯的目标文本。最近的研究发现,当NMT翻译长句时翻译质量显著下降。而从某个角度来看,复杂的长句相当于短的篇章,所以NMT处理这样的长句时性能下降明显。鉴于NMT存在上述缺陷,本文开展了文档级神经机器翻译模型的研究。本文主要工作包括:(1)汉语的长句子有时翻译为英语的篇章,随着句子长度增加,大多数NMT系统翻译质量呈现下降趋。在本文中我们提出了自动长句分割模型来处理这个问题,分割模型包含两个子模型:切分模型和重新排序模型。使用该方法来检测句子中的最佳分割点序列,将长句分割为多个子句。NMT系统对每个子句进行翻译,然后将翻译后的子句译文直接连接起来,得到最终的译文。在NIST中英翻译任务上,和基准的NMT相比,我们的分割方法在翻译长句方面取得了实质性的提升。(2)NMT系统一次翻译一个句子,忽略了相邻句子间的关系。我们期望使用同一文档中相邻句子的信息来帮助NMT翻译当前语句,因此我们提出了一个句间门控模型。它使用相同的编码器对两个相邻的句子进行编码,并控制从前一个句子到NMT解码器的信息量。通过这种方式,句间门控模型可以捕捉句子之间的关系并使用捕获的信息来帮助文档级别的神经机器翻译。在NIST中英翻译任务中,我们的实验结果表明所提出的句间门控模型实现了翻译质量的显著提升。(3)NMT系统以传统的逐句方式翻译文本,忽略了篇章提供的文档上下文信息,如句子间的联系和依赖关系,文档主题信息等。为了解决这个问题,我们提出了一种基于缓存的文档级神经机器翻译方法。该方法利用缓存模型捕获最近翻译的句子和整个文档中的上下文信息,进而帮助翻译系统翻译文档。特别地,我们探索了两种类型的缓存:一个动态缓存,它存储来自前面句子的最佳翻译假设的单词;一个主题缓存,它维护一组与目标文本语义相关的目标端主题词。在此基础上,我们构建了一个新的基于缓存的神经模型,将缓存模型融入神经机器翻译系统。在NIST中英翻译任务中,提出的缓存模型显著的提升了NMT系统的译文质量以及一致性。

关键词：神经机器翻译切分模型重新排序模型句间门控模型缓存模型

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基于识别的切分

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引用

新世纪计算机科学及其在仪器仪表中的应用全国性学术交流会

作者：杨红远方应谦市电子技术学院

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