人机协同翻译方法及关键技术研究
批准号:
U1908216
项目类别:
联合基金项目
资助金额:
261.0 万元
负责人:
张桂平
依托单位:
学科分类:
人工智能
结题年份:
2024
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:
张桂平
中文摘要
在全球经济一体化急速加快和创新型国家的建设进程中,我国对先进标准、专利、规范资料等海量工程文献的翻译需求日益迫切。尽管以深度学习技术为核心的神经翻译方法使机器翻译实用化方面取得进展,但其仍然难以满足专业技术资料大规模、高质量翻译和译文可维护的普遍需求,面临领域知识支撑、翻译任务长期变更维护和整体质量控制等诸多挑战。在混合智能理论迅速发展的背景下,对人机协同翻译方法及其关键技术的研究成为突破海量工程文献翻译的高效和高质量难题的必要途径,具有重要的理论和应用价值。人机协同翻译研究的关键是基于知识工程和知识管理的思想,针对当前主流机器翻译方法面临的知识支撑、模型优化和系统可解释性等瓶颈问题,探索面向人机协同翻译的知识图谱构建方法、人机协同翻译模型及其优化方法以及翻译知识场景化应用方法,构建以人为本、以知识为核心、以服务场景为驱动的协同翻译模式,在翻译全过程实现人与知识、人与模型、人与系统的协同。
英文摘要
In the age of rapid global economic integration and innovative country construction, our country is in urgent need of the translation of advanced standards, patents, specifications and massive technical documents. Although the neural machine translation method based on deep learning technology has promoted the application of machine translation technology, it is still difficult to meet the general needs of large-scale, high-quality and maintainable professional technical documents, and it faces many challenges such as domain knowledge support, long-term change maintenance and overall quality control. Under the background of the rapid development of hybrid intelligence theory, the research on Human-Machine Cooperative Translation method and its key technologies has become a necessary way to solve the problem of high efficiency and high quality in massive engineering documents translation, which has great theoretical and practical value. The key to the study of Human-Machine Cooperative Translation is exploring the construction of knowledge graph for translation, the Human-Machine Cooperative Translation model and its optimization method, as well as the application method of translation knowledge and scenarios based on the idea of knowledge engineering and knowledge management, so as to solve the knowledge bottleneck, the model optimization bottleneck and the system interpretability bottleneck of state-of-the-art machine translation methods, and construct a human-oriented, knowledge-centered, service scenario-driven collaborative translation mode which realizes human-knowledge cooperation, human-model cooperation, and human-system cooperation in the whole translation process.
本项目围绕“人在回路的混合增强智能”范式,针对当前主流机器翻译方法在知识支撑、模型优化和系统可解释性等方面的瓶颈问题,提出了一种人机协同的新型翻译模型,有效解决了专业领域大规模文献翻译中的高效性和高质量难题。研究成果在语言翻译知识发现、翻译知识精准推送、翻译模型快速迁移、译文质量评估与动态调优等关键环节取得了突破性进展。通过专业领域知识的自动挖掘与对齐,结合文档级关系抽取和领域自适应翻译模型,构建了覆盖多层级语言单位的翻译知识图谱,使系统具备持续发现和积累翻译知识的能力,为专业领域的翻译任务提供了坚实的知识支撑。基于翻译质量估计与动态优化算法,设计了面向译员工作流的智能辅助体系。通过实时检测翻译错误并结合译后编辑效率分析,实现了术语库、平行句对等知识资源的精准推送,显著提升了专业领域翻译任务中译员的工作效率。特别是在低资源语言场景下,提出了基于无监督方法的跨语言知识迁移技术,大幅降低了模型领域迁移的成本,拓展了系统的适用范围。在系统架构层面,通过关系推理模型与动态调优机制的结合,实现了人机交互的闭环优化。译员反馈能够实时更新翻译记忆库,驱动模型参数动态调整,形成“翻译-评估-调优”的增强循环。实验数据表明,经过迭代调优后,系统不仅在翻译质量上得到显著提升,还大幅减少了人工干预需求,体现了系统的自适应能力和长期维护潜力。本研究突破了传统机器翻译的静态处理范式,通过译员认知与机器计算的深度协同,构建了一个具备持续进化能力的动态翻译系统,实现了知识发现、资源调度、模型迁移和质量控制的有机统一,形成了人与知识、人与模型、人与系统的协同模式。在应用推广方面,平台为百余家机构客户提供精准的多语种文献翻译服务,产生了显著的社会经济效益。
计算机辅助翻译系统中用户翻译行为模型的研究
-
批准号:60842005
-
项目类别:专项基金项目
-
资助金额:9.0万元
-
批准年份:2008
-
负责人:张桂平
-
依托单位:
汉语文本分析中语段成分及其作用的研究
-
批准号:69603001
-
项目类别:青年科学基金项目
-
资助金额:8.0万元
-
批准年份:1996
-
负责人:张桂平
-
依托单位:
国内基金
海外基金