基于HowNet的神经机器翻译未知词处理方法

本文主要探讨了神经机器翻译（NMT）系统中处理未知词的一种创新方法，该方法利用HowNet来改进传统的未知词处理策略。神经机器翻译在处理未在训练语料库中出现的新词汇时，往往表现不足，这限制了其翻译质量。传统的解决方案通常依赖大规模单语语料库训练的词向量，通过相似度匹配替换未知词。然而，这种做法存在两个主要问题：首先，对于未知词的词向量质量不高，可能导致翻译不准确；其次，处理多义词时，词向量方法难以区分不同含义。 HowNet是一个丰富的汉语概念知识库，它包含了丰富的语义信息，包括概念和隐喻关系。作者提出了一种结合HowNet的未知词处理方法。该方法利用HowNet中的概念和语义信息，寻找与输入未知词最相关的词汇作为替代。通过这种方式，可以提高词向量的质量，并更好地处理多义词，因为HowNet能够提供更深层次的语义理解。 实验结果显示，这种方法不仅提升了神经机器翻译系统的性能，而且在处理未知词的准确性和多样性方面优于传统方法。通过将领域特定的语义知识与NMT模型相结合，该研究旨在增强机器翻译的鲁棒性，使得模型能够更自然地处理未曾见过但具有类似语义的词汇。这项工作为解决神经机器翻译中的未知词问题提供了一个有前景的解决方案，有望推动机器翻译技术向更高效、准确的方向发展。