篇章级神经机器翻译语篇结构研究

作     者：姜云卓 贡正仙 李军辉 JIANG Yunzhuo;GONG Zhengxian;LI Junhui

作者机构：苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 

基　　金：国家自然科学基金(61976148) 

出 版 物：《厦门大学学报（自然科学版）》 (Journal of Xiamen University：Natural Science)

年 卷 期：2024年第63卷第6期

页      码：993-1004页

摘      要：[目的]当前篇章级机器翻译系统通过使用上下文信息来生成更好的翻译,但大部分工作都是从模型的角度出发,利用上下文字词信息来构建有效的网络结构,从而忽略了源端文本内部的结构,这导致了对上下文的利用不足.[方法]在修辞结构理论的指导下,设计丰富的基本语篇单元(EDU)表示,从而刻画其文本覆盖范围、携带信息量和简单的主从修辞关系,并提出相应的算法将修辞结构树中复杂修辞关系映射到EDU中.[结果]本文方法可以在不增加序列长度的基础上最大程度地保留EDU的修辞关系信息,在两个语言对的4个数据集上的实验结果表明,改进的模型在多个优质的基线系统上实现了大于1 BLEU分数的显著性能提升,并且在本文根据EDU分布特征提出的定量评估中也表现出较为明显的改进结果.[结论]本文提出的方法可以方便应用于多个篇章级神经机器翻译模型中,具有高效灵活的特点和广泛的适用性.

主 题 词：神经机器翻译 语篇分析 篇章翻译 修辞结构理论 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.6043/j.issn.0438-0479.202401013

馆 藏 号：203156274...