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[期刊论文] 张晓娟 马学彬 王洪彬
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:在延迟容忍移动传感器网络(Delay Tolerant Mobile Senor Networks,DTMSN)的数据传输过程中容易出现数据丢失及节点因能量耗尽而导致网络生存时间减少的问题.针对上述问题本文提出了基于最优距离的可靠节能传输策略,该传输策略利用距离与能量的关系解决了DTMSN中的三个重要问题:可靠性、能源效率、网络生存时间.首先,在链路质量保证下,引入了“可靠节能距离”和“可靠能量平衡距离”两个概念.此外,通过分析节点间距离、节点运动方向及节点当前剩余能量来确定节点的综合效用值,最后根据综合效用值的大小来路由消息.实验结果表明,该策略显著提高了消息的投递率及可靠性保证下传感器节点的能量利用率,延长了网络的生存时间....
摘要:该文对基于传统统计模型的蒙汉机器翻译模型和基于神经网络机器翻译模型进行了研究.其中,神经网络翻译模型分别为基于CNN、RNN的翻译模型,并通过将所有翻译模型结果进行句子级融合得到一个融合模型.面对蒙汉翻译面临资源稀少、蒙古文形态复杂等困难,该文提出多种翻译技术,对各个模型进行改进,并对蒙古文进行形态分析与处理.在翻译效果最好的CNN模型上,采用字和短语融合训练方法;基于RNN的翻译模型除用上述方法外,还采用Giza++指导对齐技术调整RNN注意力机制;针对SM T采用了实验室提出的重对齐技术.该文对实验结果进行了对比和分析,这三种技术方法对相应系统翻译效果有显著提升.此外,蒙古文形态分析与处理对缓解数据稀疏、提升译文质量也有重要作用....
摘要:神经网络机器翻译模型在蒙古文到汉文的翻译任务上取得了很好的效果.神经网络翻译模型仅利用双语语料获得词向量,而有限的双语语料规模却限制了词向量的表示.该文将先验信息融合到神经网络机器翻译中,首先将大规模单语语料训练得到的词向量作为翻译模型的初始词向量,同时在词向量中加入词性特征,从而缓解单词的语法歧义问题.其次,为了降低翻译模型解码器的计算复杂度以及模型的训练时间,通常会限制目标词典大小,这导致大量未登录词的出现.该文利用加入词性特征的词向量计算单词之间的相似度,将未登录词用目标词典中与之最相近的单词替换,以缓解未登录词问题.最终实验显示在蒙古文到汉文的翻译任务上将译文的BLEU值提高了2 .68个BLEU点....
摘要:传统蒙古文形态分析主要采用将蒙古文词缀和词干直接切分而仅保留词干的方法,该方法会丢掉蒙古文词缀所包含的大量语义信息.蒙古文词缀中包含大量格的附加成分,主要表征句子的结构特征,对其进行切分并不会影响词汇的语义特征,若不进行预处理则会造成严重的数据稀疏问题,从而影响翻译质量.因此,基于现有理论对语料预处理方法进行总结研究,重点研究了蒙古文格处理对翻译结果的影响,目的是从蒙古文形态分析的特殊性入手来提高蒙古文-汉文统计机器翻译的质量.通过优化预处理方法,使机器翻译结果的BLEU得分相比基线系统1提高了3.22个点....
[硕士论文] 王洪彬
软件工程 内蒙古大学 2018(学位年度)
摘要:随着深度学习技术的发展,神经机器翻译已经取得超过其它翻译技术的效果,但仍存在很多问题。在神经机器翻译中训练语料有限,不可避免会产生数据稀疏问题。蒙汉平行语料贫乏,因此蒙汉机器翻译数据稀疏问题会更严重。在神经机器翻译模型中,词切分技术已经在西方语言神经机器翻译中得到广泛应用,并取得很好的效果。在本文中研究多种蒙古文切分粒度下神经机器翻译模型的翻译效果。
  本文对比了蒙古文词、蒙古文子词和蒙古文字符在循环神经机器翻译、卷积神经机器翻译和Transformer翻译模型中的翻译表现。实验结果表明在三种机器翻译模型中,蒙古文子词表现最好,蒙古文词次之,蒙古文字符表现最差。可以说明一定程度的切分可以提高机器翻译效果。本文分析了蒙古文字符翻译的特点,并根据特点改进字符级翻译模型。第一个特点,蒙古文词切分为字符后词与词之间的边界消失,需要使模型优先学习同一词切分出的字符序列。第二个特点,本文在研究中发现,字符级翻译模型的编码器的输出中,有很多输出对解码器影响很小,因此考虑需要对编码器输出进行过滤。本文针对以上特点,提出两种改进方法。第一种,增加卷积层,这样可以优先学习字符序列局部信息。第二种,增加线性门控单元,可以用来过滤卷积层的输出。
  经过改进后的Transformer字符级翻译模型实验结果取得41.07BLEU,比改进前字符级翻译模型提高6.64BLEU,比子词级翻译模型提高3.84BLEU,比词级翻译模型提高5.21BLEU。改进后的字符级循环神经机器翻译模型翻译效果提高3.54BLEU。
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