本文選題：機(jī)器翻譯　切入點(diǎn)：自動(dòng)評(píng)價(jià)　出處：《南京大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著科技日新月異的發(fā)展,機(jī)器翻譯技術(shù)得到了越來(lái)越多人的關(guān)注,其理論研究以及實(shí)際應(yīng)用都已成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)。與人工翻譯相比,機(jī)器翻譯在翻譯效率上有較明顯的提高,且代價(jià)較低,所以自動(dòng)化翻譯技術(shù)(機(jī)器翻譯技術(shù))的研究已經(jīng)成為一個(gè)非常重要的研究方向。隨著機(jī)器翻譯技術(shù)的飛速發(fā)展,機(jī)器翻譯質(zhì)量評(píng)價(jià)這一研究課題應(yīng)運(yùn)而生,對(duì)于機(jī)器翻譯系統(tǒng)產(chǎn)生的翻譯結(jié)果,我們需要衡量其翻譯質(zhì)量如何。完成機(jī)器翻譯本身并不是最終目的,我們希望知道機(jī)器譯文能夠在多大程度上幫助到人們,同時(shí),對(duì)機(jī)器譯文質(zhì)量有大致的評(píng)估,也有助于學(xué)習(xí)得到一個(gè)更好的機(jī)器翻譯系統(tǒng),這兩者相輔相成。對(duì)于機(jī)器譯文的評(píng)測(cè),傳統(tǒng)的方式是進(jìn)行人工評(píng)價(jià),但是這種方式由于其耗時(shí)、代價(jià)昂貴且結(jié)果不可重現(xiàn),現(xiàn)已被自動(dòng)評(píng)測(cè)方法部分取代。當(dāng)前主流的自動(dòng)評(píng)測(cè)方法,采用的都是相同的策略:將機(jī)器譯文與一個(gè)或是多個(gè)人工譯文(參考譯文)進(jìn)行比較,并且認(rèn)為一個(gè)與參考譯文非常相似的機(jī)器譯文肯定比那些與參考譯文有較大差異的譯文更準(zhǔn)確。但是,由于語(yǔ)義和表達(dá)方式的多樣性,源語(yǔ)言中的一個(gè)句子可能有很多不同的正確翻譯結(jié)果(即翻譯多樣性),而參考譯文是有限的,這就會(huì)導(dǎo)致在一些情況下,自動(dòng)評(píng)測(cè)方法不能準(zhǔn)確的對(duì)譯文質(zhì)量有一個(gè)評(píng)估,同時(shí)這一問(wèn)題也限制了機(jī)器翻譯系統(tǒng)的翻譯能力。在本文中,我們針對(duì)目前的自動(dòng)評(píng)測(cè)方法在翻譯多樣性方面的的缺陷做出了改進(jìn)。由于人工翻譯的昂貴代價(jià),我們能夠獲取到的參考譯文是有限的,因此,本文提出了一種從有限的資源中獲取到更多信息的自動(dòng)方法。首先,我們探索了不同的評(píng)價(jià)方法以及選擇不同的參考譯文對(duì)機(jī)器翻譯系統(tǒng)的影響;其次,對(duì)已有的參考譯文進(jìn)行拓展,對(duì)于部分存在多個(gè)參考譯文的數(shù)據(jù)集,通過(guò)構(gòu)建一個(gè)參考譯文圖以獲取更多的信息,對(duì)于大部分只存在一個(gè)參考譯文的數(shù)據(jù)集,利用外部單語(yǔ)資源英文復(fù)述表,對(duì)當(dāng)前的參考譯文進(jìn)行拓展,得到一個(gè)含有更加豐富信息的參考譯文圖;最后,通過(guò)從參考譯文圖中尋找最優(yōu)路徑以提高效率,并將該自動(dòng)方法應(yīng)用到已有的自動(dòng)評(píng)測(cè)方法中,幫助提升機(jī)器翻譯系統(tǒng)本身的翻譯能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的從有限的資源中獲取到更多信息的自動(dòng)方法能夠更快地獲取到更加豐富且多樣的參考譯文信息。對(duì)于多個(gè)參考譯文的拓展,能夠?qū)C(jī)器譯文作出更加準(zhǔn)確的評(píng)價(jià);對(duì)于單個(gè)參考譯文的拓展,不僅能夠更準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)系統(tǒng)譯文,同時(shí)還減小了使用不同譯文帶來(lái)的系統(tǒng)性能的差異;將該方法應(yīng)用于翻譯系統(tǒng)的訓(xùn)練過(guò)程,有效的提高了翻譯系統(tǒng)能力。
[Abstract]:With the rapid development of science and technology, machine translation technology has been paid more and more attention. Its theoretical research and practical application have become a hot spot in the field of machine learning. The efficiency of machine translation has been improved obviously and the cost is low. Therefore, the research of automatic translation technology (machine translation technology) has become a very important research direction. With the rapid development of machine translation technology, The quality evaluation of machine translation has come into being. We need to measure the translation quality of the machine translation system, and it is not the ultimate goal to complete the machine translation. We want to know how much machine translation can help people, and at the same time, to have a general assessment of the quality of machine translation, and to learn about a better machine translation system. The traditional method of evaluating machine translations is manual evaluation, but because of its time-consuming, expensive and unrepeatable results, Has been partially replaced by automated evaluation methods. The current mainstream automated evaluation methods use the same strategy: compare machine translations to one or more manual translations (reference translations), And think that a machine translation that is very similar to the reference translation is certainly more accurate than those that differ greatly from the reference translation. However, due to the diversity of semantics and expressions, A sentence in the source language may have many different correct translation results (i.e., translation diversity, and the reference translation is limited, which can lead in some cases to an accurate assessment of the quality of the translation by automatic evaluation methods. At the same time, this problem also limits the translation ability of machine translation systems. In this paper, we make improvements to the shortcomings of the current automated evaluation methods in terms of translation diversity. The number of reference translations we can obtain is limited, so this paper proposes an automatic method for obtaining more information from limited resources. We explore the influence of different evaluation methods and the selection of different reference translations on the machine translation system. Secondly, we extend the existing reference translations to some data sets with multiple reference translations. By constructing a reference translation map to obtain more information, for most of the data sets where there is only one reference translation, the current reference translation can be extended by using the external monolingual resource English retelling table. A reference translation map with more information is obtained. Finally, by searching for the optimal path from the reference translation map to improve efficiency, the automatic method is applied to the existing automatic evaluation methods. Help to improve the translation capabilities of the machine translation system itself. The automatic method of obtaining more information from limited resources in this paper can obtain more abundant and diverse reference translation information more quickly. For the expansion of multiple reference translations, the machine translation can be evaluated more accurately. For the expansion of a single reference translation, it can not only evaluate the system translation more accurately, but also reduce the system performance difference caused by using different translation, and apply this method to the training process of translation system. Effectively improve the translation system ability.
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：H085

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本文編號(hào)：1662246