隨著當(dāng)今社會(huì)經(jīng)濟(jì)文化科技的快速發(fā)展,機(jī)器翻譯技術(shù)作為連接不同語言之間的橋梁變得至關(guān)重要。對于機(jī)器翻譯系統(tǒng)產(chǎn)生的翻譯結(jié)果,需要用量化的評判標(biāo)準(zhǔn)評價(jià)其翻譯質(zhì)量,這就是機(jī)器翻譯評測。機(jī)器翻譯評測已經(jīng)成為了機(jī)器翻譯領(lǐng)域一個(gè)被廣泛研究和討論的問題。機(jī)器翻譯質(zhì)量評估是給定機(jī)器翻譯系統(tǒng)的源端句子和翻譯結(jié)果,在不依賴參考譯文的情況下,對翻譯結(jié)果的質(zhì)量進(jìn)行評估的機(jī)器翻譯評測方法。傳統(tǒng)的機(jī)器翻譯質(zhì)量評估方法通過人工設(shè)計(jì)的語言學(xué)特征等來反映翻譯結(jié)果的質(zhì)量,但依賴于語言本身、以及特定的語言學(xué)資源和工具。最初引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)的機(jī)器翻譯質(zhì)量評估方法利用建模能力更強(qiáng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)詞向量特征、語言模型特征等,但這些特征仍需要人工事先定義好。而目前流行的基于“預(yù)測器-評估器”架構(gòu)的機(jī)器翻譯質(zhì)量評估方法,首先使用預(yù)測器借助大規(guī)模的雙語平行語料和機(jī)器翻譯模型自動(dòng)學(xué)習(xí)高維特征表示,然后使用評估器基于學(xué)習(xí)到的特征進(jìn)行翻譯質(zhì)量評估。這種方法不需要人工設(shè)計(jì)特征,同時(shí)可以將單向翻譯任務(wù)中的翻譯知識遷移到質(zhì)量評估任務(wù)中。但是該方法只遷移了單向的翻譯知識,這使得質(zhì)量評估模型不能充分建模出源端句子和翻譯結(jié)果之間互為翻譯的關(guān)系;而且預(yù)測器和評估器是使用平行語料和質(zhì)量評估任務(wù)的數(shù)據(jù)分開訓(xùn)練的,這使得預(yù)測器學(xué)習(xí)到的特征向量表示并不一定完全適用于質(zhì)量評估任務(wù)本身;此外,一些低資源語言對雙語平行語料有限,無法有效對這種需要大規(guī)模平行語料的質(zhì)量評估模型建模,這使得模型具有一定的應(yīng)用局限性。本文的工作主要在基于“預(yù)測器-評估器”架構(gòu)的機(jī)器翻譯質(zhì)量評估方法的研究背景下,探究如何有效地將可用知識遷移到機(jī)器翻譯質(zhì)量評估任務(wù)中。針對上述問題,本文的主要工作如下:1.為加強(qiáng)源端句子和翻譯結(jié)果之間的翻譯關(guān)系,本文提出了一種融合雙向翻譯知識的機(jī)器翻譯質(zhì)量評估模型。一方面,通過使用兩個(gè)語向的機(jī)器翻譯模型,可以起到互相監(jiān)督的作用,自動(dòng)學(xué)習(xí)到信息量更加豐富的有效特征表示;另一方面,通過結(jié)合雙語向機(jī)器翻譯模型與質(zhì)量評估模型,可以將雙向翻譯任務(wù)中的翻譯知識遷移到質(zhì)量評估任務(wù)中,建模源端句子和翻譯結(jié)果之間雙向的翻譯關(guān)系,增強(qiáng)整個(gè)機(jī)器翻譯質(zhì)量評估模型的表示能力。此外,為了得到更適用于質(zhì)量評估任務(wù)的特征,本文將聯(lián)合學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方法應(yīng)用到機(jī)器翻譯質(zhì)量評估模型中,使得預(yù)測器自動(dòng)學(xué)習(xí)到的特征表示更加適用于質(zhì)量評估任務(wù)本身。2.針對低資源語言對平行語料有限,無法有效對模型建模的問題,本文提出了一種融合單語知識的機(jī)器翻譯質(zhì)量評估模型,將更易獲取的單語語料和目前效果最好的表示學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到質(zhì)量評估任務(wù)中。這種通過單語語料預(yù)訓(xùn)練好的表示學(xué)習(xí)模型,可以建模源端句子和翻譯結(jié)果之間的語義關(guān)系,并將大規(guī)模的單語知識遷移到質(zhì)量評估任務(wù)中,輔助質(zhì)量評估模型取得更好的模型性能。本文在WMT 2017英德語向的機(jī)器翻譯質(zhì)量評估任務(wù)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文提出的機(jī)器翻譯質(zhì)量評估模型的有效性,而且可以達(dá)到并超過目前最好的質(zhì)量評估模型。
【學(xué)位單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：H085
【部分圖文】：

圖２－１：引入注意力機(jī)制的基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的基本結(jié)構(gòu)??中，＆表示源端語言的詞匯表大小

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型只能從左向右或者從右向。這種機(jī)制就帶來了兩個(gè)問題，首先是ｔ時(shí)刻的狀態(tài)計(jì)算依賴于ｔ－ｉ算結(jié)果，這樣限制了模型的并行能力；其次是順序計(jì)算的過程中信即長距離依賴問題。雖然很多工作通過使用ＧＲＵ或者ＬＳＴＭ等門機(jī)可以在一定程度上緩解長距離依賴的問題，但是對于特別長距離的依基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型還是無法很好地解決。??基于此，Ｇｏｏｇｌｅｔ５０】提出一種全新架構(gòu)的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型，拋棄傳環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，而只使用注意力機(jī)制來解決上述提到的兩個(gè)問過自注意力機(jī)制，來計(jì)算任意兩個(gè)位置上的輸入之間的關(guān)系，可以依賴問題；其次它不是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)那樣的順序結(jié)構(gòu)，因此具有良好，也更加符合圖形處理器（Ｇｒａｐｈｉｃｓ?Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?Ｕｎｉｔ，?ＧＰＵ）的設(shè)計(jì)桐

．３融合雙向翻譯知識的機(jī)器翻譯質(zhì)量評估模型?２９??提取模塊和質(zhì)量評估模塊。其中，特征提取模塊由兩個(gè)對稱的詞預(yù)測子模塊組??成，即源端語言到目標(biāo)端語言語向的詞預(yù)測子模塊和目標(biāo)端語言到源端語言語??向的反向詞預(yù)測子模塊，分別用來抽取待評估的系統(tǒng)輸出譯文中每個(gè)單詞對應(yīng)??的特征向量表示，以及源端句子中每個(gè)單詞對應(yīng)的特征向量表示。質(zhì)量評估模??塊由兩個(gè)相同結(jié)構(gòu)的雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，分別將源端句子中每個(gè)單詞對??應(yīng)的特征向量表示和系統(tǒng)輸出譯文中每個(gè)單詞對應(yīng)的特征向量表示壓縮成固??定維度的特征向量表示，用來衡量源端句子的“質(zhì)量”和系統(tǒng)輸出譯文的“質(zhì)??”，然后將源端的向量表示和目標(biāo)端的向量表示拼接起來，通過一個(gè)全連接??的參數(shù)矩陣可以得到一個(gè)實(shí)數(shù)值，最后通過Ｓ形函數(shù)將得到的實(shí)數(shù)值限定在??０，１］之間，即為預(yù)測的ＨＴＥＲ值。在這里進(jìn)行限定操作的原因是機(jī)器翻譯質(zhì)量??估任務(wù)中規(guī)定質(zhì)量標(biāo)簽ＨＴＥＲ的值在［０，１］之間。接下來的部分將對特征提取??模塊和質(zhì)量評估模塊的具體結(jié)構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)介紹。??ＨＴＥＲ??
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本文編號：2859928