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1知识驱动机器翻译研究和实践_aicon2021_杨浩_v4.pdf

上传人: 2*** 编号:127427 2023-05-01 48页 9.62MB

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本文主要探讨了知识驱动的机器翻译(NMT)研究与实践。作者杨浩华介绍了NMT的三个发展阶段:规则/实例机器翻译、统计机器翻译、神经网络机器翻译,并指出当前机器翻译面临的挑战与趋势,包括更大模型、更多语言、更方便交互。文章提出了知识NMT体系,包括开放知识、领域知识、模型知识和多模态知识,并介绍了知识NMT的建模方法,如约束生成、受限解码和知识对齐。作者还提出了知识NMT实践的“三步走”策略,并分享了华为在机器翻译领域的实践和成果,如WMT2014至2021年的多项国际比赛第一。文章最后展望了未来机器翻译的发展方向,强调了大数据、大模型、多任务和可解释性在语言AI服务中的重要性。
"知识驱动NMT如何提升翻译质量?" "如何结合大数据和知识进行NMT建模?" "未来十年,语言AI服务将如何发展?"
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