《刘笛. 融合多语编码信息的神经机器翻译研究[D].哈尔滨工业大学,2017.6》 刘笛 pdf [2.56 MB]

在全球化背景下，语言的多样性和复杂性对机器翻译技术提出了更高的要求。传统的机器翻译方法往往局限于单一语言对，而神经机器翻译通过深度学习技术，能够有效地处理多种语言的翻译任务。

本研究的核心在于如何将多种语言的编码信息进行有效融合，以提高翻译的准确性和流畅性。作者提出了一种新的神经网络模型，该模型能够同时处理多语言输入，并利用共享的编码信息来增强翻译效果。

论文的主要贡献包括：

• 提出了一种融合多语信息的神经网络架构，能够实现多语言间的有效转化。
• 通过实验验证了所提模型在多个语言对上的性能优越性，相较于传统模型具有更好的翻译质量。
• 深入探讨了多语种翻译中的挑战，如数据稀缺性和模型复杂性，并提出相应的解决方案。

本研究不仅为神经机器翻译的理论发展提供了新思路，也为实际应用中的多语言翻译系统设计提供了参考。通过结合多种语言的特征，研究者期望能够推动机器翻译技术的进一步发展。

总之，《刘笛. 融合多语编码信息的神经机器翻译研究》是一项具有重要学术价值的研究，展示了多语种翻译领域的前沿进展和未来发展方向。