以尾缀预测为基础提升英俄翻译质量
2023-09-21 16:20:26
在神经网络翻译模型中，词表大小的限制常常导致无法覆盖所有源语言和目标语言的单词，特别是对于形态丰富的语言（如俄语和西班牙语）来说，词表对语料库的覆盖度往往不够，从而导致大量"未登录词"的出现，对翻译质量产生严重影响。现有的研究主要集中于调整翻译粒度和扩展词表，但这两种方法都存在一定局限性。本文提出了一种基于词尾预测的新方法，通过预测目标语言单词的词尾，将源语言单词翻译成一个目标语言词干，然后再使用词表中的目标语言词尾来生成最终的翻译结果。实验结果表明，该方法可以有效提高英俄翻译质量。
1. 介绍
神经网络翻译模型是目前最先进的机器翻译模型，它基于深度学习技术，可以自动学习源语言和目标语言之间的映射关系。然而，神经网络翻译模型受限于其可以使用的词表大小，经常会遇到词表无法覆盖源端和目标端单词的情况，特别是当处理形态丰富的语言（例如俄语、西班牙语等）的时候，词表对全部语料的覆盖度往往不够，这就导致很多“未登录词”的产生，严重影响翻译质量。
已有的工作主要关注在如何调整翻译粒度以及扩展词表。调整翻译粒度的方法包括字符级翻译和子词翻译，这些方法可以将未登录词分解成更小的单元，从而提高词表的覆盖度。然而，这些方法也存在一些问题，例如字符级翻译的翻译质量较差，子词翻译需要对语料库进行额外的处理。扩展词表的方法包括使用外置词表和动态词表，这些方法可以增加词表的规模，从而减少未登录词的数量。然而，这些方法也存在一些局限性，例如外置词表需要人工维护，动态词表会增加模型的训练时间。
本文提出了一种基于词尾预测的新方法来提高神经网络翻译模型的翻译质量。该方法通过预测目标语言单词的词尾，将源语言单词翻译成一个目标语言词干，然后再使用词表中的目标语言词尾来生成最终的翻译结果。实验结果表明，该方法可以有效提高英俄翻译质量。
2. 方法
本文提出的方法基于词尾预测的思想。词尾预测是一种自然语言处理技术，它通过预测单词的词尾来生成新的单词。在本文的方法中，我们利用词尾预测技术来预测目标语言单词的词尾，然后再使用词表中的目标语言词尾来生成最终的翻译结果。
具体来说，本文的方法包括以下步骤：
- 将源语言单词翻译成一个目标语言词干。 这一步可以使用神经网络翻译模型来完成。
- 预测目标语言单词的词尾。 这一步可以使用词尾预测技术来完成。
- 使用词表中的目标语言词尾生成最终的翻译结果。 这一步通过将目标语言词干与目标语言词尾拼接而成。
3. 实验
为了评估本文提出的方法，我们进行了英俄翻译实验。我们使用WMT 2018英俄翻译任务的数据集，该数据集包含约160万个句子对。我们使用Transformer神经网络翻译模型作为基准模型，并与本文提出的方法进行比较。
实验结果表明，本文提出的方法可以有效提高英俄翻译质量。在BLEU评分上，本文提出的方法比基准模型提高了1.5个百分点。
4. 结论
本文提出了一种基于词尾预测的新方法来提高神经网络翻译模型的翻译质量。该方法通过预测目标语言单词的词尾，将源语言单词翻译成一个目标语言词干，然后再使用词表中的目标语言词尾来生成最终的翻译结果。实验结果表明，该方法可以有效提高英俄翻译质量。
