RNN编码器-解码器提升维汉机器翻译质量

本篇论文主要探讨了RNN（Recurrent Neural Network）编码器-解码器在维吾尔语与汉语（维汉）机器翻译领域的应用。随着"一带一路"战略的推进，语言交流的需求日益增长，尤其是对于像新疆这样的地区，多种语言的翻译任务变得尤为重要。论文的背景指出，早在上世纪90年代，学者们就开始探索神经机器翻译，其中Forcada等人的工作是早期的里程碑。在2013年，Kalchbrenner等人进一步发展了这一领域，而百度在2015年推出了基于深度学习的在线翻译系统，显示了神经机器翻译的潜力。 RNN编码器-解码器模型作为一种端到端的机器翻译方法，它摒弃了传统的基于短语的统计机器翻译（Phrase-based Statistical Machine Translation, PSMT）架构，通过整合RNN的自回归特性，能够更好地捕捉语言的长期依赖关系和语法结构。作者在新疆大学多语种实验室的背景下，将RNN解码器-编码器与PSMT系统相结合，创新性地开发出RNN PSMT模型。这种融合不仅提高了翻译的质量，而且在BLEU得分这一机器翻译的关键评价指标上取得了显著提升。 实验结果显示，基于神经网络的机器翻译系统在效果和性能上超越了传统的统计机器翻译，证明了RNN编码器-解码器在维汉机器翻译任务中的优势。论文的成果不仅有助于满足实际的语言交流需求，也为跨语言处理技术的发展提供了新的思路和实践案例。此外，论文还可能探讨了如何优化模型训练、适应新疆地区的语言特性和文化背景，以进一步提高翻译的准确性和自然度。这项研究对于推动多语种技术在"一带一路"沿线国家的应用具有重要意义。