針對航海領(lǐng)域中船舶自動識別系統(tǒng)（AIS）無法利用中文給我國使用者帶來的識別障礙問題,研究了AIS拼音信息到漢字的智能翻譯技術(shù).在建立標(biāo)準(zhǔn)化漢字和拼音船名語料庫的基礎(chǔ)上,分別搭建了基于Seq2Seq和Transformer框架的智能船名翻譯的深度學(xué)習(xí)模型.通過在同一數(shù)據(jù)集上的性能對比分析發(fā)現(xiàn),Transformer模型具有更好的效果.為彌補(bǔ)Transformer模型受語料庫規(guī)模限制而帶來的翻譯損失,進(jìn)一步研究了其與隱馬爾科夫鏈（HMM）的聯(lián)合翻譯模型,最終,在測試集上達(dá)到了98.92%的準(zhǔn)確率,實(shí)現(xiàn)了對AIS拼音船名的精準(zhǔn)匹配和合理翻譯.該模型同樣適用于AIS中目的港等拼音信息到漢字的翻譯,對于提升AIS信息使用者的體驗(yàn)具有實(shí)際應(yīng)用價值. 

【文章來源】：大連海事大學(xué)學(xué)報. 2020,46(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

語料庫構(gòu)建過程

圖2中,每個encoder單元首先對船名拼音在嵌入層進(jìn)行one-hot編碼,然后輸入隱藏層(這里為2個LSTM層)進(jìn)行計算后輸出狀態(tài)向量h(t).非初始encoder單元除接收拼音的輸入,同時,還接收上一個拼音encoder單元輸出的狀態(tài)向量h(t-1),其隱藏層經(jīng)計算后輸出h(t),作為下一個拼音encoder單元的一項(xiàng)輸入.

利用船名語料庫的訓(xùn)練集(16萬余條數(shù)據(jù))和測試集(4萬余條數(shù)據(jù))對Seq2Seq模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試,訓(xùn)練的主要參數(shù)設(shè)置如表3所示,訓(xùn)練過程如圖4所示.由圖4可見,訓(xùn)練在50步迭代后準(zhǔn)確率趨于穩(wěn)定,船名100%正確的準(zhǔn)確率大概為28%左右. 表4為從測試集中隨機(jī)抽取的幾條翻譯結(jié)果.

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3534905