基于漢語語言模型的維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯方法：技術(shù)、挑戰(zhàn)與優(yōu)化

基于漢語語言模型的維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯方法：技術(shù)、挑戰(zhàn)與優(yōu)化一、引言1.1研究背景與意義在全球化進(jìn)程不斷加速的當(dāng)下，跨文化交流愈發(fā)頻繁，不同語言間的溝通需求也日益增長。新疆作為中國國際貿(mào)易的活躍地區(qū)，維吾爾語作為該地區(qū)的主要語言之一，其與漢語之間的翻譯在促進(jìn)地區(qū)間文化交流、經(jīng)濟(jì)合作以及信息傳播等方面起著舉足輕重的作用。維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯的發(fā)展，為維吾爾族人民提供了便捷的漢語學(xué)習(xí)工具，也使得不同地區(qū)和民族之間的交流更加順暢，有力地推動了文化交流與貿(mào)易往來。神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）自被提出以來，憑借其端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠有效處理復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)和語義信息，在機(jī)器翻譯領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。它摒棄了傳統(tǒng)機(jī)器翻譯方法中依賴詞匯表和規(guī)則的局限性，通過對大量語料庫的學(xué)習(xí)，能夠更準(zhǔn)確地捕捉語言之間的對應(yīng)關(guān)系，從而提高翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。然而，維吾爾語作為一種形態(tài)結(jié)構(gòu)復(fù)雜多變的語言，隸屬于阿爾泰語系突厥語族葛邏祿語支，其語義通過有限的詞干和詞綴的不同組合來表達(dá)。在詞干后面添加構(gòu)詞詞綴和構(gòu)形詞綴，可派生出眾多新的詞匯和詞的不同形態(tài)形式，這使得維吾爾語在理論上能產(chǎn)生無限多的詞匯，進(jìn)而導(dǎo)致嚴(yán)重的未登錄詞（OOV）問題和數(shù)據(jù)稀疏性問題，給神經(jīng)機(jī)器翻譯帶來了巨大的挑戰(zhàn)。漢語作為世界上使用人數(shù)眾多的語言之一，擁有豐富的語言資源和多樣的語言表達(dá)形式。漢語語言模型在自然語言處理任務(wù)中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力，它能夠?qū)W習(xí)漢語的語法規(guī)則、語義信息以及上下文語境等知識。將漢語語言模型應(yīng)用于維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯中，能夠為翻譯過程提供更豐富的語言知識和語義理解，有助于提升翻譯的質(zhì)量和效果。例如，在處理一些具有文化特色或隱喻含義的漢語表達(dá)時，漢語語言模型可以根據(jù)其學(xué)習(xí)到的知識，更準(zhǔn)確地將其翻譯為維吾爾語，避免因語言差異而導(dǎo)致的翻譯錯誤或語義偏差。通過融合漢語語言模型，維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)能夠更好地理解漢語句子的含義，從而生成更符合維吾爾語表達(dá)習(xí)慣的譯文，提高翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性，滿足不同用戶在跨文化交流中的需求。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者已開展了大量研究。早期的維漢機(jī)器翻譯主要基于規(guī)則和實例，如王世杰等人在20世紀(jì)90年代末對漢維機(jī)器翻譯面臨的主要問題進(jìn)行了初步探索，開啟了維吾爾語機(jī)器翻譯領(lǐng)域的研究。當(dāng)時的研究主要將基于規(guī)則和基于實例的方法結(jié)合，通過人工撰寫規(guī)則和構(gòu)建雙語平行語料庫來實現(xiàn)翻譯。但由于維吾爾語形態(tài)復(fù)雜，規(guī)則撰寫成本高，且實例匹配存在局限性，翻譯效果受到較大限制。隨著計算機(jī)性能的提升和語料庫規(guī)模的擴(kuò)大，基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法逐漸應(yīng)用于維漢翻譯。其主要思想是基于維吾爾語雙語語料庫，通過概率算法挖掘平行語料中詞語對應(yīng)的翻譯關(guān)系，尋找將源語言序列轉(zhuǎn)換為生成概率最高的目標(biāo)語言序列。然而，維吾爾語的形態(tài)復(fù)雜性導(dǎo)致數(shù)據(jù)稀疏和未登錄詞問題嚴(yán)重，影響了統(tǒng)計模型的性能。近年來，神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）成為維漢機(jī)器翻譯的主流方法。NMT通過端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠自動學(xué)習(xí)源語言和目標(biāo)語言之間的映射關(guān)系，有效提升了翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。例如，在CCMT2019雙語翻譯評測任務(wù)中，蘇州大學(xué)自然語言處理團(tuán)隊使用輕權(quán)重卷積和動態(tài)卷積的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型結(jié)構(gòu)，在維漢新聞領(lǐng)域機(jī)器翻譯評測項目中取得了一定成果。宜年等人提出結(jié)合知識蒸餾、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和數(shù)據(jù)篩選的方法，利用知識蒸餾得到魯棒性更強(qiáng)的漢維翻譯模型，通過反向翻譯生成質(zhì)量較好的生成數(shù)據(jù)，并利用不同的數(shù)據(jù)篩選方法進(jìn)一步得到高質(zhì)量生成數(shù)據(jù)，在CCMT2021維漢評測任務(wù)中獲得了第一名。在漢語語言模型應(yīng)用于機(jī)器翻譯方面，國內(nèi)外也有諸多研究。語言模型可以學(xué)習(xí)語言的語法、語義和語境知識，為機(jī)器翻譯提供語言先驗信息，從而提升翻譯質(zhì)量。如GPT-2等先進(jìn)的語言模型，采用Transformer架構(gòu)和大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，能夠?qū)W習(xí)豐富的語言模式和知識，在自動文本生成、機(jī)器翻譯等任務(wù)中展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。通過將語言模型與傳統(tǒng)機(jī)器翻譯方法相結(jié)合，可根據(jù)上下文信息對翻譯結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，使翻譯后的句子更符合目標(biāo)語言的表達(dá)習(xí)慣。然而，當(dāng)前研究仍存在一些不足。一方面，維吾爾語的形態(tài)復(fù)雜性和數(shù)據(jù)稀疏性問題尚未得到徹底解決，神經(jīng)機(jī)器翻譯模型在處理復(fù)雜語法結(jié)構(gòu)和未登錄詞時，翻譯質(zhì)量仍有待提高。另一方面，漢語語言模型與維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯的融合方式還不夠完善，如何更有效地利用漢語語言模型的知識，提升維漢翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性，仍是需要深入研究的問題。此外，現(xiàn)有研究大多集中在新聞、通用領(lǐng)域，對于一些專業(yè)領(lǐng)域，如醫(yī)學(xué)、法律等的維漢翻譯研究相對較少，難以滿足專業(yè)領(lǐng)域的翻譯需求。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入探究基于漢語語言模型的維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯方法，通過對現(xiàn)有神經(jīng)機(jī)器翻譯技術(shù)的研究與改進(jìn)，結(jié)合漢語語言模型的優(yōu)勢，優(yōu)化維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)，以提高翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性，解決維吾爾語形態(tài)復(fù)雜性和數(shù)據(jù)稀疏性帶來的翻譯難題，為維漢之間的跨語言交流提供更高效、準(zhǔn)確的翻譯工具。具體研究內(nèi)容如下：維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯模型構(gòu)建：深入研究當(dāng)前主流的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型，如基于Transformer架構(gòu)的模型，分析其在維漢翻譯任務(wù)中的優(yōu)勢與不足。結(jié)合維吾爾語和漢語的語言特點(diǎn)，對模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，例如調(diào)整注意力機(jī)制，以更好地捕捉兩種語言之間的語義對應(yīng)關(guān)系，提高模型對長距離依賴信息的處理能力；改進(jìn)位置編碼方式，使其更適應(yīng)維吾爾語和漢語的語序特點(diǎn)，提升翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。維吾爾語翻譯挑戰(zhàn)分析：全面分析維吾爾語形態(tài)復(fù)雜性和數(shù)據(jù)稀疏性對神經(jīng)機(jī)器翻譯的影響機(jī)制。深入研究維吾爾語的詞干、詞綴組合規(guī)律，以及由此產(chǎn)生的未登錄詞問題，通過構(gòu)建維吾爾語形態(tài)分析器，對維吾爾語句子進(jìn)行形態(tài)分解和標(biāo)注，為神經(jīng)機(jī)器翻譯模型提供更準(zhǔn)確的輸入表示；針對數(shù)據(jù)稀疏性問題，研究數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如回譯、對抗訓(xùn)練等方法，擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，緩解數(shù)據(jù)稀疏對模型性能的影響。漢語語言模型融合策略：探索有效的漢語語言模型融合策略，將漢語語言模型的知識融入維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)。研究如何利用漢語語言模型學(xué)習(xí)到的語法、語義和語境知識，為翻譯過程提供語言先驗信息，如在翻譯過程中，根據(jù)漢語語言模型的預(yù)測結(jié)果，對神經(jīng)機(jī)器翻譯模型生成的譯文進(jìn)行重排序或修正，使譯文更符合漢語的表達(dá)習(xí)慣和語義邏輯；研究多模態(tài)融合技術(shù)，將漢語語言模型與圖像、音頻等多模態(tài)信息相結(jié)合，為翻譯提供更豐富的語義理解，提升翻譯的質(zhì)量和效果。實驗與評估：構(gòu)建大規(guī)模的維漢雙語平行語料庫和單語語料庫，用于模型的訓(xùn)練和評估。利用BLEU、ROUGE等評價指標(biāo)，對基于漢語語言模型的維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)的性能進(jìn)行客觀評估，分析模型在不同任務(wù)和領(lǐng)域下的翻譯效果；通過人工評測的方式，邀請專業(yè)的翻譯人員對翻譯結(jié)果進(jìn)行質(zhì)量評估，收集用戶反饋，進(jìn)一步優(yōu)化模型，提高翻譯系統(tǒng)的實用性和可靠性。1.4研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)為實現(xiàn)研究目標(biāo)，本研究將綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性和有效性。在研究過程中，充分發(fā)揮漢語語言模型的獨(dú)特優(yōu)勢，提出創(chuàng)新性的維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯方法，以推動該領(lǐng)域的發(fā)展。具體研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)如下：研究方法：文獻(xiàn)研究法：全面收集和整理國內(nèi)外關(guān)于神經(jīng)機(jī)器翻譯、維吾爾語翻譯、漢語語言模型等方面的相關(guān)文獻(xiàn)資料，深入了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及存在的問題，為研究提供堅實的理論基礎(chǔ)和研究思路。通過對文獻(xiàn)的綜合分析，明確研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新方向，避免重復(fù)研究，確保研究的前沿性和創(chuàng)新性。實驗對比法：構(gòu)建多個基于不同模型結(jié)構(gòu)和融合策略的維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)，在相同的實驗環(huán)境和數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和測試。利用BLEU、ROUGE等自動評價指標(biāo)，對各系統(tǒng)的翻譯性能進(jìn)行客觀量化評估，對比分析不同模型和策略的優(yōu)缺點(diǎn)，從而確定最優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)和融合策略。同時，通過人工評測的方式，邀請專業(yè)翻譯人員對翻譯結(jié)果進(jìn)行質(zhì)量評估，從語義準(zhǔn)確性、語法正確性、表達(dá)流暢性等多個維度進(jìn)行打分和評價，收集用戶反饋意見，進(jìn)一步優(yōu)化模型，提高翻譯系統(tǒng)的實用性和可靠性。理論分析法：深入分析維吾爾語的形態(tài)復(fù)雜性、數(shù)據(jù)稀疏性以及漢語語言模型的特點(diǎn)和優(yōu)勢，從理論層面探究漢語語言模型對維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯的作用機(jī)制和影響因素。通過對模型的結(jié)構(gòu)、參數(shù)、訓(xùn)練過程等方面進(jìn)行理論分析，揭示模型在處理維漢翻譯任務(wù)時的內(nèi)在規(guī)律，為模型的優(yōu)化和改進(jìn)提供理論依據(jù)。創(chuàng)新點(diǎn)：融合漢語語言模型知識：提出一種全新的漢語語言模型與維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的融合策略，將漢語語言模型學(xué)習(xí)到的語法、語義和語境知識融入到翻譯過程中。通過在翻譯模型中引入語言模型的預(yù)測信息，對翻譯結(jié)果進(jìn)行重排序和修正，使譯文更符合漢語的表達(dá)習(xí)慣和語義邏輯，有效提升翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。例如，在處理一些具有文化內(nèi)涵或隱喻意義的漢語詞匯時，漢語語言模型能夠提供更準(zhǔn)確的語義理解，幫助翻譯模型生成更貼切的維吾爾語譯文。改進(jìn)模型結(jié)構(gòu)適應(yīng)語言特點(diǎn)：結(jié)合維吾爾語和漢語的語言特點(diǎn)，對神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行創(chuàng)新性改進(jìn)。例如，針對維吾爾語的形態(tài)復(fù)雜性，設(shè)計專門的形態(tài)分析模塊，對維吾爾語句子進(jìn)行形態(tài)分解和標(biāo)注，將形態(tài)信息融入到模型的輸入表示中，提高模型對維吾爾語復(fù)雜語法結(jié)構(gòu)的處理能力；針對漢語的語序特點(diǎn)，改進(jìn)注意力機(jī)制和位置編碼方式，使模型能夠更好地捕捉漢語句子中的長距離依賴關(guān)系，提升翻譯的準(zhǔn)確性。多模態(tài)融合提升翻譯質(zhì)量：探索將漢語語言模型與圖像、音頻等多模態(tài)信息進(jìn)行融合的方法，為維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯提供更豐富的語義理解。例如，在翻譯涉及圖像內(nèi)容的文本時，將圖像特征與文本信息相結(jié)合，使翻譯模型能夠更好地理解文本所描述的場景和物體，從而生成更準(zhǔn)確、生動的譯文；在處理語音翻譯任務(wù)時，將音頻信息與文本信息進(jìn)行融合，利用語音中的韻律、語調(diào)等信息輔助翻譯，提高翻譯的質(zhì)量和效果。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1神經(jīng)機(jī)器翻譯概述神經(jīng)機(jī)器翻譯（NeuralMachineTranslation，NMT）是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯技術(shù)，它通過構(gòu)建一個端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，直接將源語言句子映射為目標(biāo)語言句子。與傳統(tǒng)機(jī)器翻譯方法不同，神經(jīng)機(jī)器翻譯不需要人工設(shè)計復(fù)雜的規(guī)則和特征工程，而是通過對大規(guī)模平行語料庫的學(xué)習(xí)，自動提取語言之間的翻譯模式和語義信息。神經(jīng)機(jī)器翻譯的發(fā)展歷程可以追溯到20世紀(jì)80年代，當(dāng)時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開始應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域。然而，由于當(dāng)時計算資源和數(shù)據(jù)量的限制，神經(jīng)機(jī)器翻譯的性能并不理想。直到2013年，谷歌團(tuán)隊提出了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型，使得神經(jīng)機(jī)器翻譯的性能得到了顯著提升。此后，神經(jīng)機(jī)器翻譯技術(shù)得到了廣泛的研究和應(yīng)用，成為了機(jī)器翻譯領(lǐng)域的主流技術(shù)。神經(jīng)機(jī)器翻譯的工作原理基于編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）架構(gòu)。編碼器負(fù)責(zé)將源語言句子編碼成一個固定長度的向量表示，這個向量包含了源語言句子的語義信息；解碼器則根據(jù)編碼器輸出的向量，逐步生成目標(biāo)語言句子。在生成目標(biāo)語言句子的過程中，解碼器通常采用自回歸的方式，即根據(jù)已生成的前一個單詞，預(yù)測下一個單詞。為了更好地捕捉源語言句子中的語義信息，神經(jīng)機(jī)器翻譯模型通常引入注意力機(jī)制（AttentionMechanism）。注意力機(jī)制允許解碼器在生成目標(biāo)語言單詞時，動態(tài)地關(guān)注源語言句子中的不同部分，從而更好地對齊源語言和目標(biāo)語言之間的語義關(guān)系。與傳統(tǒng)機(jī)器翻譯相比，神經(jīng)機(jī)器翻譯具有以下顯著優(yōu)勢：一是翻譯的流暢性和自然度更高。傳統(tǒng)機(jī)器翻譯方法，如基于規(guī)則的機(jī)器翻譯（Rule-BasedMachineTranslation，RBMT）和基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯（StatisticalMachineTranslation，SMT），在處理復(fù)雜語言結(jié)構(gòu)和語義信息時往往存在局限性，導(dǎo)致翻譯結(jié)果生硬、不自然。而神經(jīng)機(jī)器翻譯通過端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠更好地捕捉語言之間的語義對應(yīng)關(guān)系，生成的翻譯結(jié)果更加流暢和自然。例如，在翻譯“他在公園里看到了一只美麗的鳥兒，它的羽毛五彩斑斕，歌聲悅耳動聽”這句話時，神經(jīng)機(jī)器翻譯模型能夠更準(zhǔn)確地理解句子的語義，將其翻譯為符合目標(biāo)語言表達(dá)習(xí)慣的譯文，而傳統(tǒng)機(jī)器翻譯方法可能會出現(xiàn)語序混亂或語義不準(zhǔn)確的問題。二是對數(shù)據(jù)的依賴程度不同。基于規(guī)則的機(jī)器翻譯需要大量的人工編寫規(guī)則，成本高且效率低，同時對規(guī)則未覆蓋的語言現(xiàn)象處理能力較差；基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯雖然依賴大規(guī)模的雙語平行語料庫，但在數(shù)據(jù)稀疏的情況下，翻譯性能會受到較大影響。神經(jīng)機(jī)器翻譯則主要依賴于大規(guī)模的語料庫進(jìn)行訓(xùn)練，通過對大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，模型能夠自動提取語言模式和語義信息，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未出現(xiàn)的語言現(xiàn)象也具有一定的泛化能力。例如，在處理一些新出現(xiàn)的詞匯或短語時，神經(jīng)機(jī)器翻譯模型可以根據(jù)已學(xué)習(xí)到的語義關(guān)系，嘗試給出合理的翻譯。三是處理長距離依賴關(guān)系的能力更強(qiáng)。自然語言中存在許多長距離依賴關(guān)系，如主語和謂語、賓語之間的關(guān)系，修飾語和被修飾語之間的關(guān)系等。傳統(tǒng)機(jī)器翻譯方法在處理這些長距離依賴關(guān)系時往往面臨困難，而神經(jīng)機(jī)器翻譯模型中的注意力機(jī)制能夠有效地捕捉這些依賴關(guān)系，提高翻譯的準(zhǔn)確性。例如，在翻譯“那個在圖書館里認(rèn)真學(xué)習(xí)的學(xué)生，在昨天的考試中取得了優(yōu)異的成績”這句話時，神經(jīng)機(jī)器翻譯模型能夠通過注意力機(jī)制，準(zhǔn)確地將修飾語“在圖書館里認(rèn)真學(xué)習(xí)的”與中心詞“學(xué)生”關(guān)聯(lián)起來，從而生成準(zhǔn)確的譯文。2.2漢語語言模型漢語語言模型是一種基于統(tǒng)計學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，旨在學(xué)習(xí)漢語的語言結(jié)構(gòu)、語義信息和上下文語境等知識，從而對漢語文本的生成概率進(jìn)行預(yù)測。它通過對大量漢語語料的學(xué)習(xí)，能夠捕捉到漢語中詞語之間的搭配關(guān)系、語法規(guī)則以及語義關(guān)聯(lián)，進(jìn)而為自然語言處理任務(wù)提供強(qiáng)大的支持。漢語語言模型的類型豐富多樣，常見的有n-gram模型、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型等。n-gram模型基于馬爾可夫假設(shè)，即假設(shè)一個詞的出現(xiàn)僅與其前面的n-1個詞相關(guān)。例如，在二元（bi-gram）模型中，每個詞的出現(xiàn)概率僅依賴于前一個詞；在三元（tri-gram）模型中，每個詞的出現(xiàn)概率依賴于前兩個詞。以“我喜歡吃蘋果”這句話為例，在bi-gram模型中，“喜歡”的出現(xiàn)概率與“我”相關(guān)，“吃”的出現(xiàn)概率與“喜歡”相關(guān)，“蘋果”的出現(xiàn)概率與“吃”相關(guān)。通過對大量文本的統(tǒng)計，n-gram模型可以計算出這些詞之間的共現(xiàn)概率，從而對文本的生成概率進(jìn)行估計。然而，n-gram模型存在數(shù)據(jù)稀疏問題，對于一些罕見的詞序列，其統(tǒng)計概率可能為零，導(dǎo)致模型性能下降?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型則通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)漢語的語言模式和語義信息。例如，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等，能夠有效地處理序列數(shù)據(jù)，捕捉文本中的長距離依賴關(guān)系。在處理“我昨天去了圖書館，借了一本非常有趣的書，它讓我學(xué)到了很多新知識”這句話時，RNN及其變體可以通過記憶單元記住“圖書館”“書”等前文信息，從而更好地理解“新知識”與前文的關(guān)聯(lián)。Transformer架構(gòu)的出現(xiàn)，進(jìn)一步推動了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型的發(fā)展。Transformer模型采用自注意力機(jī)制，能夠并行處理輸入序列，高效地捕捉文本中的全局依賴關(guān)系，在自然語言處理任務(wù)中取得了卓越的性能。像GPT-3、BERT等預(yù)訓(xùn)練語言模型，基于Transformer架構(gòu)在大規(guī)模語料上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了豐富的語言知識，能夠在多種自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色。在自然語言處理任務(wù)中，漢語語言模型具有至關(guān)重要的作用和顯著的優(yōu)勢。在文本生成任務(wù)中，如機(jī)器寫作、對話系統(tǒng)等，漢語語言模型可以根據(jù)給定的語境或提示，生成符合語法和語義邏輯的文本。在機(jī)器寫作中，模型可以根據(jù)輸入的主題或關(guān)鍵詞，生成連貫、富有邏輯的文章段落。在對話系統(tǒng)中，模型能夠根據(jù)用戶的提問，生成合理、自然的回答，實現(xiàn)流暢的人機(jī)對話。在文本分類任務(wù)中，漢語語言模型可以提取文本的語義特征，判斷文本所屬的類別，如新聞分類、情感分析等。在新聞分類中，模型可以根據(jù)新聞文本的內(nèi)容，判斷其屬于政治、經(jīng)濟(jì)、體育、娛樂等哪個類別；在情感分析中，模型可以分析文本表達(dá)的情感傾向，是正面、負(fù)面還是中性。在機(jī)器翻譯任務(wù)中，漢語語言模型可以為翻譯過程提供語言先驗信息，幫助翻譯模型更好地理解源語言句子的含義，生成更準(zhǔn)確、自然的譯文。例如，在維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯中，漢語語言模型可以學(xué)習(xí)漢語的語法結(jié)構(gòu)、詞匯搭配和語義信息，當(dāng)翻譯維吾爾語句子時，利用這些知識對翻譯結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，使譯文更符合漢語的表達(dá)習(xí)慣。2.3維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯的特點(diǎn)維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯具有諸多獨(dú)特之處，這源于維吾爾語和漢語在語法、詞匯、語序等方面存在的顯著差異，這些差異深刻影響著神經(jīng)機(jī)器翻譯的過程和效果。在語法方面，維吾爾語屬于黏著語，通過在詞干上添加豐富的詞綴來表達(dá)各種語法意義，詞綴與詞干的組合形式多樣，一個詞干可以通過添加不同的詞綴派生出眾多不同含義和語法功能的詞匯。例如，維吾爾語中“kitap”（書）這個詞干，添加詞綴“-lar”變?yōu)椤発itaplar”表示“書（復(fù)數(shù)）”；添加“-dan”變?yōu)椤発itapdan”，表示“從書中”，體現(xiàn)了從格的語法意義。這種語法結(jié)構(gòu)使得維吾爾語句子的形態(tài)變化復(fù)雜，增加了神經(jīng)機(jī)器翻譯模型學(xué)習(xí)和理解的難度。漢語則是孤立語，缺乏嚴(yán)格意義上的形態(tài)變化，主要通過虛詞和詞序來表達(dá)語法意義。比如“我喜歡蘋果”，通過“喜歡”這個動詞和詞序來表達(dá)主謂賓的語法結(jié)構(gòu)，沒有詞形的變化。在維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯中，模型需要準(zhǔn)確捕捉維吾爾語詞綴所表達(dá)的語法信息，并將其轉(zhuǎn)換為符合漢語語法規(guī)則的表達(dá)方式，這對模型的語法分析和轉(zhuǎn)換能力提出了很高的要求。詞匯方面，維吾爾語的詞匯構(gòu)成豐富，除了基本詞匯外，通過構(gòu)詞法產(chǎn)生的派生詞眾多。例如，由“yaz-”（寫）這個詞干可以派生出“yazgan”（寫了的，過去分詞形式）、“yazgich”（作者）等詞匯。同時，維吾爾語中有許多具有獨(dú)特文化內(nèi)涵的詞匯，這些詞匯在漢語中可能沒有直接對應(yīng)的詞匯，需要進(jìn)行文化背景的理解和轉(zhuǎn)換。如“馕”，是維吾爾族傳統(tǒng)的主食，在漢語中雖然有對應(yīng)的詞匯，但在翻譯時需要考慮其背后的文化意義，以確保譯文能夠準(zhǔn)確傳達(dá)其含義。漢語詞匯則具有豐富的多義詞和同義詞。例如，“打”這個詞，在“打傘”“打球”“打電話”等不同語境中，具有不同的含義。在維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯中，模型需要準(zhǔn)確理解維吾爾語詞匯的語義，并在漢語中找到最合適的對應(yīng)詞匯，同時處理好漢語詞匯的多義性和同義詞選擇問題，以保證翻譯的準(zhǔn)確性和語義的連貫性。語序上，維吾爾語的基本語序是主賓謂（SOV），例如“Menkitab?oxuyorum”（我書讀，即我讀書）。而漢語的基本語序是主謂賓（SVO），如“我讀書”。這種語序的差異要求神經(jīng)機(jī)器翻譯模型在翻譯過程中進(jìn)行語序的調(diào)整。當(dāng)翻譯維吾爾語句子時，模型需要將主賓謂的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為主謂賓的結(jié)構(gòu)，以符合漢語的表達(dá)習(xí)慣。對于一些復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)，如包含多層修飾關(guān)系的句子，語序的調(diào)整更加復(fù)雜。在維吾爾語中，修飾語通常位于中心詞之前，而漢語中修飾語的位置較為靈活，但也有一定的規(guī)則。例如，“Yeniqap?lanbinalar”（新建成的建筑物），在翻譯時需要準(zhǔn)確調(diào)整修飾語“新建成的”和中心詞“建筑物”的位置，使其符合漢語的表達(dá)習(xí)慣。此外，在一些特殊句式中，如存在句、把字句等，漢語和維吾爾語的語序和表達(dá)方式也存在較大差異，這對神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的處理能力是一個巨大的挑戰(zhàn)。三、基于漢語語言模型的維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯方法3.1模型架構(gòu)設(shè)計本研究采用基于Transformer架構(gòu)的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型作為基礎(chǔ)框架，Transformer架構(gòu)憑借其強(qiáng)大的自注意力機(jī)制，能夠有效捕捉序列中的長距離依賴關(guān)系，在自然語言處理任務(wù)中展現(xiàn)出卓越的性能，為維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯提供了有力的支持。Transformer架構(gòu)主要由編碼器和解碼器兩大部分組成。編碼器負(fù)責(zé)將輸入的源語言句子轉(zhuǎn)化為一個連續(xù)的語義表示，其核心組件是多頭注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。多頭注意力機(jī)制能夠并行地從不同表示子空間中捕捉源語言句子中不同位置之間的語義關(guān)聯(lián)，從而更全面地獲取句子的語義信息。例如，在處理“我喜歡在美麗的公園里散步，欣賞大自然的美景”這句話時，多頭注意力機(jī)制可以同時關(guān)注到“我”與“散步”之間的主謂關(guān)系、“公園”與“美麗的”之間的修飾關(guān)系以及“散步”與“欣賞大自然的美景”之間的動作與目的關(guān)系等。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則對多頭注意力機(jī)制輸出的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的特征變換和整合，增強(qiáng)模型對語義信息的表達(dá)能力。解碼器則根據(jù)編碼器輸出的語義表示，逐步生成目標(biāo)語言句子。在生成過程中，解碼器同樣利用多頭注意力機(jī)制，不僅關(guān)注編碼器的輸出，還關(guān)注已生成的目標(biāo)語言部分，以確定下一個生成的單詞。同時，解碼器還引入了掩碼機(jī)制，防止模型在生成當(dāng)前單詞時提前看到未來的單詞信息，確保生成過程的合理性和準(zhǔn)確性。為了更有效地將漢語語言模型知識融入維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯模型中，本研究提出了一種知識融合模塊。該模塊基于注意力機(jī)制，將漢語語言模型的輸出與Transformer模型的中間層表示進(jìn)行融合。具體而言，在編碼器的每一層，將漢語語言模型對當(dāng)前輸入句子的語義理解信息作為額外的注意力權(quán)重，與原有的自注意力機(jī)制相結(jié)合。通過這種方式，模型能夠在處理維吾爾語句子時，充分利用漢語語言模型學(xué)習(xí)到的語法、語義和語境知識，更好地理解句子的含義，從而生成更準(zhǔn)確的漢語譯文。例如，當(dāng)遇到一些具有文化特色或隱喻含義的維吾爾語詞匯時，漢語語言模型可以提供相關(guān)的語義線索，幫助翻譯模型找到更合適的漢語表達(dá)方式。在翻譯“???????”（維吾爾語，意為“偶爾”）這個詞時，漢語語言模型可以根據(jù)其學(xué)習(xí)到的漢語表達(dá)習(xí)慣，提示翻譯模型將其翻譯為“occasionally”的對應(yīng)漢語詞匯“偶爾”，而不是直接按照字面意思進(jìn)行生硬的翻譯。此外，位置編碼在Transformer架構(gòu)中起著關(guān)鍵作用，它為輸入序列中的每個位置賦予一個唯一的編碼，從而使模型能夠捕捉到詞序信息。然而，傳統(tǒng)的正弦位置編碼在處理維漢語言的語序差異時存在一定的局限性。因此，本研究改進(jìn)了位置編碼方式，設(shè)計了一種基于語言語序特點(diǎn)的位置編碼方法。對于維吾爾語，根據(jù)其主賓謂的語序特點(diǎn)，調(diào)整位置編碼的權(quán)重分配，使模型能夠更好地捕捉維吾爾語句子中詞與詞之間的語法關(guān)系；對于漢語，按照主謂賓的語序特點(diǎn)，優(yōu)化位置編碼的計算方式，增強(qiáng)模型對漢語語序的理解和處理能力。這樣，改進(jìn)后的位置編碼能夠更好地適應(yīng)維漢兩種語言的語序差異，提高翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。3.2訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理維漢平行語料作為維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，具有獨(dú)特的特點(diǎn)。從數(shù)據(jù)規(guī)模來看，雖然隨著技術(shù)的發(fā)展和研究的深入，維漢平行語料的數(shù)量在不斷增加，但與英語等資源豐富的語言對相比，其規(guī)模仍然相對較小。例如，在一些公開的語料庫中，維漢平行語料的句子對數(shù)量可能僅為幾十萬到幾百萬，而英法等語言對的平行語料庫規(guī)模可達(dá)數(shù)千萬甚至更多。這限制了模型能夠?qū)W習(xí)到的語言模式和語義信息的多樣性，導(dǎo)致模型在處理一些罕見的語言表達(dá)或復(fù)雜的語義關(guān)系時，容易出現(xiàn)翻譯錯誤。從數(shù)據(jù)領(lǐng)域分布上看，維漢平行語料主要集中在新聞、政府文件等領(lǐng)域。在新聞領(lǐng)域，語料內(nèi)容涵蓋國內(nèi)外政治、經(jīng)濟(jì)、社會等方面的新聞報道；政府文件領(lǐng)域則包含政策法規(guī)、工作報告等文本。這些領(lǐng)域的語料具有較強(qiáng)的規(guī)范性和專業(yè)性，但也導(dǎo)致數(shù)據(jù)領(lǐng)域分布相對單一。在實際應(yīng)用中，用戶的翻譯需求是多樣化的，涉及生活、科技、文化、醫(yī)學(xué)、法律等多個領(lǐng)域。單一領(lǐng)域的語料使得模型在面對其他領(lǐng)域的翻譯任務(wù)時，由于缺乏相應(yīng)領(lǐng)域的語言知識和專業(yè)術(shù)語，翻譯質(zhì)量難以保證。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，維吾爾語和漢語都有大量專業(yè)詞匯和特定的表達(dá)方式，如“???????????”（維吾爾語，解剖學(xué)）、“????????????????”（維吾爾語，微創(chuàng)手術(shù)方式）等，若模型在訓(xùn)練時缺乏醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的語料，就很難準(zhǔn)確翻譯這些詞匯和相關(guān)句子。為了擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力，本研究充分利用漢語單語語料。具體而言，采用反向翻譯技術(shù)，使用已有的維漢翻譯模型將漢語單語語料翻譯為維吾爾語，從而生成偽平行語料。例如，對于漢語句子“我今天去超市買了一些水果”，利用維漢翻譯模型將其翻譯為維吾爾語“?????gün????????????????????????????????????????”，然后將這對句子作為偽平行語料加入到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中。在生成偽平行語料時，可能會出現(xiàn)翻譯錯誤或不準(zhǔn)確的情況，這會影響訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。為了篩選出高質(zhì)量的偽平行語料，本研究采用基于置信度的篩選方法。通過計算翻譯模型對生成的維吾爾語句子的置信度得分，設(shè)定一個閾值，僅保留置信度得分高于閾值的偽平行語料。對于一些常見的、翻譯模型能夠準(zhǔn)確翻譯的句子，其置信度得分較高，而對于一些含有歧義或復(fù)雜語義的句子，翻譯模型的置信度得分可能較低，通過這種方式可以有效提高偽平行語料的質(zhì)量。此外，本研究還運(yùn)用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，對已有的維漢平行語料和生成的偽平行語料進(jìn)行處理。在文本中隨機(jī)替換部分詞匯，對于句子“他喜歡吃蘋果”，可以隨機(jī)替換為“他喜歡吃香蕉”；對句子中的詞匯順序進(jìn)行隨機(jī)打亂，將“我在公園里看到了一只小鳥”打亂為“我看到了一只小鳥在公園里”，但要確保句子的語義仍然合理；在句子中隨機(jī)插入一些常用詞匯，如在“她正在看書”中插入“認(rèn)真地”，變?yōu)椤八谡J(rèn)真地看書”。通過這些數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，使模型能夠?qū)W習(xí)到更多的語言變化模式，從而提高模型的泛化能力，更好地應(yīng)對各種不同的翻譯任務(wù)。3.3模型訓(xùn)練與優(yōu)化在模型訓(xùn)練階段，精心設(shè)置一系列關(guān)鍵參數(shù)，以確保模型能夠高效學(xué)習(xí)并達(dá)到良好的性能。初始學(xué)習(xí)率設(shè)定為0.0001，此數(shù)值在前期實驗中被證明能夠使模型在訓(xùn)練初期快速收斂，有效調(diào)整參數(shù)以適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。隨著訓(xùn)練的推進(jìn)，為防止模型在后期學(xué)習(xí)過程中出現(xiàn)震蕩或過擬合，采用學(xué)習(xí)率衰減策略，每經(jīng)過一定的訓(xùn)練步數(shù)，學(xué)習(xí)率按照固定的衰減因子進(jìn)行降低，使得模型在訓(xùn)練后期能夠更加穩(wěn)定地優(yōu)化參數(shù)。訓(xùn)練的批大小設(shè)置為64，這一數(shù)值在考慮硬件資源和模型訓(xùn)練效率的基礎(chǔ)上確定。較大的批大小可以充分利用GPU的并行計算能力，加快訓(xùn)練速度，但同時也可能導(dǎo)致內(nèi)存不足；較小的批大小則訓(xùn)練速度較慢，但有助于模型更好地收斂。經(jīng)過多次實驗調(diào)試，64的批大小在本研究中取得了較好的平衡。訓(xùn)練的總步數(shù)設(shè)定為100000步，在這個過程中，模型不斷學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的語言模式和語義信息，逐步優(yōu)化自身的參數(shù)，以提高翻譯性能。選擇Adam優(yōu)化算法作為模型訓(xùn)練的優(yōu)化器。Adam優(yōu)化算法結(jié)合了Adagrad和RMSProp算法的優(yōu)點(diǎn)，能夠自適應(yīng)地調(diào)整每個參數(shù)的學(xué)習(xí)率。它通過計算梯度的一階矩估計和二階矩估計，動態(tài)地更新學(xué)習(xí)率，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高維度參數(shù)空間時表現(xiàn)出良好的性能。在維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的訓(xùn)練中，Adam優(yōu)化算法能夠快速收斂到較優(yōu)的參數(shù)解，提高訓(xùn)練效率，同時有效避免了梯度消失和梯度爆炸等問題，確保模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性。為充分利用漢語語言模型的知識，采用預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的策略。首先，使用大規(guī)模的漢語單語語料對漢語語言模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。在預(yù)訓(xùn)練過程中，模型學(xué)習(xí)漢語的語法結(jié)構(gòu)、詞匯搭配、語義關(guān)系以及上下文語境等知識，通過對大量文本的學(xué)習(xí)，構(gòu)建起對漢語語言的深刻理解。例如，在學(xué)習(xí)“他昨天去圖書館借了一本關(guān)于歷史的書籍”這句話時，模型能夠理解“昨天”表示時間，“圖書館”是地點(diǎn)，“借”是動作，“關(guān)于歷史的書籍”是賓語，從而掌握漢語中時間、地點(diǎn)、動作和賓語的表達(dá)和組合方式。預(yù)訓(xùn)練階段通常采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，如掩碼語言模型任務(wù)，模型通過預(yù)測被掩碼的單詞來學(xué)習(xí)語言知識。完成預(yù)訓(xùn)練后，將預(yù)訓(xùn)練好的漢語語言模型與維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯模型進(jìn)行融合，并在維漢平行語料上進(jìn)行微調(diào)。在微調(diào)過程中，固定漢語語言模型的大部分參數(shù)，只對與翻譯任務(wù)相關(guān)的少數(shù)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，使模型能夠?qū)㈩A(yù)訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)到的漢語知識應(yīng)用到維漢翻譯任務(wù)中。例如，在翻譯維吾爾語句子“????????????????????????????”（他讀了在這里沒寫的信）時，漢語語言模型可以根據(jù)預(yù)訓(xùn)練學(xué)到的漢語語法和語義知識，幫助翻譯模型將其準(zhǔn)確地翻譯為符合漢語表達(dá)習(xí)慣的“他讀了在這里沒寫的信”，而不是出現(xiàn)語序混亂或語義不準(zhǔn)確的譯文。通過微調(diào)，模型能夠更好地適應(yīng)維漢翻譯任務(wù)的特點(diǎn)和需求，提高翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。四、維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯面臨的挑戰(zhàn)4.1數(shù)據(jù)稀疏性問題數(shù)據(jù)稀疏性問題是維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一，其根源在于維漢平行語料的匱乏。與英語、法語等擁有豐富平行語料資源的語言對相比，維漢平行語料的規(guī)模顯得極為有限。這主要是由于維吾爾語作為一種相對小眾的語言，其與漢語之間的平行語料收集和整理工作面臨諸多困難。一方面，維吾爾語獨(dú)特的語言結(jié)構(gòu)和文化背景，使得語料的獲取渠道相對狹窄，難以像常見語言那樣從廣泛的國際資源中獲取大量平行文本。另一方面，構(gòu)建高質(zhì)量的平行語料庫需要耗費(fèi)大量的人力、物力和時間，需要專業(yè)的語言學(xué)家和翻譯人員進(jìn)行精心的標(biāo)注和校對，這進(jìn)一步限制了維漢平行語料庫的規(guī)模擴(kuò)充。數(shù)據(jù)稀疏性對翻譯質(zhì)量產(chǎn)生了多方面的負(fù)面影響。在詞匯層面，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中某些詞匯或詞匯組合出現(xiàn)的頻率較低，神經(jīng)機(jī)器翻譯模型難以學(xué)習(xí)到它們準(zhǔn)確的翻譯對應(yīng)關(guān)系。在翻譯一些專業(yè)領(lǐng)域的詞匯時，如醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的“?????????????????????????ahlili”（維吾爾語，意為“眼部解剖學(xué)分析”），由于這些專業(yè)詞匯在普通的維漢平行語料中出現(xiàn)次數(shù)極少，模型可能無法準(zhǔn)確將其翻譯為對應(yīng)的漢語，導(dǎo)致翻譯錯誤或不準(zhǔn)確。這使得翻譯結(jié)果中容易出現(xiàn)詞匯選擇不當(dāng)、語義理解偏差等問題，嚴(yán)重影響了翻譯的準(zhǔn)確性。從語言模型的角度來看，數(shù)據(jù)稀疏性會導(dǎo)致模型對語言的理解和表達(dá)能力受限。神經(jīng)機(jī)器翻譯模型依賴于大量的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)語言的語法規(guī)則、語義關(guān)系和上下文語境。在數(shù)據(jù)稀疏的情況下，模型無法充分捕捉到這些語言特征，從而在處理復(fù)雜句子結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系時表現(xiàn)不佳。對于一些包含多層修飾關(guān)系或長距離依賴關(guān)系的句子，如“??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????”（他很高興成為那個能向大多數(shù)人展示自己作品，且作品最好的人），模型可能由于缺乏足夠的數(shù)據(jù)支持，無法準(zhǔn)確理解句子中各個成分之間的關(guān)系，導(dǎo)致翻譯結(jié)果出現(xiàn)語序混亂、邏輯不清等問題，嚴(yán)重影響了翻譯的流暢性和可讀性。在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)稀疏性還會導(dǎo)致模型的泛化能力下降。當(dāng)遇到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未出現(xiàn)過的語言表達(dá)或語境時，模型往往無法準(zhǔn)確翻譯，使得翻譯系統(tǒng)在面對多樣化的翻譯需求時表現(xiàn)不穩(wěn)定。在翻譯一些口語化、富有文化特色的文本時，由于這些文本中的語言表達(dá)較為靈活，且可能包含大量的文化隱喻和習(xí)語，而訓(xùn)練數(shù)據(jù)中缺乏相關(guān)的示例，模型難以準(zhǔn)確把握其含義并進(jìn)行翻譯，從而降低了翻譯系統(tǒng)的實用性和可靠性。4.2語言結(jié)構(gòu)差異維語和漢語在語法結(jié)構(gòu)和語序方面存在顯著差異，這給神經(jīng)機(jī)器翻譯帶來了諸多挑戰(zhàn)。維吾爾語屬于黏著語，其語法意義主要通過在詞干上添加豐富的詞綴來表達(dá)，詞綴的種類繁多，包括格詞綴、數(shù)詞綴、人稱詞綴、時態(tài)詞綴等。一個詞干可以通過添加不同的詞綴派生出多種不同含義和語法功能的詞匯。例如，“kitap”（書）這個詞干，添加“-lar”變?yōu)椤発itaplar”表示“書（復(fù)數(shù)）”；添加“-dan”變?yōu)椤発itapdan”，表示“從書中”，體現(xiàn)了從格的語法意義；添加“-im”變?yōu)椤発itapim”，表示“我的書”，體現(xiàn)了第一人稱所有格的語法意義。這種語法結(jié)構(gòu)使得維吾爾語句子的形態(tài)變化極為復(fù)雜，增加了神經(jīng)機(jī)器翻譯模型學(xué)習(xí)和理解的難度。漢語作為孤立語，缺乏嚴(yán)格意義上的形態(tài)變化，主要依靠虛詞和詞序來表達(dá)語法意義?！拔蚁矚g蘋果”這句話，通過“喜歡”這個動詞和詞序來表達(dá)主謂賓的語法結(jié)構(gòu)，沒有詞形的變化。而在表達(dá)時態(tài)時，漢語通常借助“著”“了”“過”等虛詞來體現(xiàn)，如“我吃著飯”表示現(xiàn)在進(jìn)行時，“我吃了飯”表示一般過去時，“我吃過飯”表示現(xiàn)在完成時。在維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯中，模型需要準(zhǔn)確捕捉維吾爾語詞綴所表達(dá)的語法信息，并將其轉(zhuǎn)換為符合漢語語法規(guī)則的表達(dá)方式，這對模型的語法分析和轉(zhuǎn)換能力提出了很高的要求。當(dāng)翻譯維吾爾語句子“Menkitab?oxuyorum”（我正在讀書）時，模型需要識別出“-?yorum”這個詞綴所表達(dá)的現(xiàn)在進(jìn)行時的語法意義，并將其轉(zhuǎn)換為漢語中相應(yīng)的表達(dá)方式“正在”，準(zhǔn)確翻譯為“我正在讀書”。如果模型不能準(zhǔn)確理解詞綴的含義，就可能導(dǎo)致翻譯錯誤，如將其誤譯為“我讀書”，無法準(zhǔn)確傳達(dá)句子的時態(tài)信息。語序方面，維吾爾語的基本語序是主賓謂（SOV），例如“Mendomla??yeyim”（我蘋果吃，即我吃蘋果）。而漢語的基本語序是主謂賓（SVO），如“我吃蘋果”。這種語序的差異要求神經(jīng)機(jī)器翻譯模型在翻譯過程中進(jìn)行語序的調(diào)整。對于一些簡單的句子，語序調(diào)整相對容易，但對于復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)，如包含多層修飾關(guān)系或長距離依賴關(guān)系的句子，語序的調(diào)整則變得更加復(fù)雜。在維吾爾語中，修飾語通常位于中心詞之前，而漢語中修飾語的位置較為靈活，但也有一定的規(guī)則。例如，“Yenitikilganbinalar”（新建成的建筑物），在翻譯時需要準(zhǔn)確調(diào)整修飾語“新建成的”和中心詞“建筑物”的位置，使其符合漢語的表達(dá)習(xí)慣。如果模型不能正確處理這種語序差異，可能會導(dǎo)致翻譯結(jié)果出現(xiàn)語序混亂的問題，如將其翻譯為“建筑物新建成的”，嚴(yán)重影響譯文的質(zhì)量。此外，在一些特殊句式中，漢語和維吾爾語的語序和表達(dá)方式也存在較大差異。漢語的把字句，如“我把書放在桌子上”，強(qiáng)調(diào)對賓語的處置。而維吾爾語中沒有完全對應(yīng)的句式，翻譯時需要根據(jù)語境和語義進(jìn)行轉(zhuǎn)換，將其翻譯為符合維吾爾語表達(dá)習(xí)慣的句子，如“Menkitapnimasadagajoyladim”（我書把桌子上放了）。在存在句中，漢語通常表達(dá)為“某處有某物”，如“桌子上有一本書”，而維吾爾語的表達(dá)方式則有所不同，如“Masadadabirkitapvar”（桌子上一本書有）。神經(jīng)機(jī)器翻譯模型需要準(zhǔn)確理解這些特殊句式的語義和語法特點(diǎn)，進(jìn)行合理的轉(zhuǎn)換和翻譯，以確保譯文的準(zhǔn)確性和流暢性。4.3未登錄詞處理在維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯中，未登錄詞（Out-Of-VocabularyWords，OOV）是指在訓(xùn)練語料庫的詞匯表中未出現(xiàn)，卻在測試或?qū)嶋H翻譯過程中出現(xiàn)的詞匯，這一問題十分普遍且棘手。維吾爾語的形態(tài)結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，其語義通過有限的詞干和豐富多樣的詞綴組合來表達(dá)。在詞干后面添加構(gòu)詞詞綴和構(gòu)形詞綴，能夠派生出大量新的詞匯和詞的不同形態(tài)形式。以維吾爾語詞干“???”（“看”）為例，添加構(gòu)詞詞綴“??”生成動名詞“?????”（“看著”），繼續(xù)添加動詞過去式構(gòu)詞詞綴可得到“????????”（“見過面”），再添加名詞復(fù)數(shù)構(gòu)形詞綴“???”構(gòu)成“???????????”（“見過的人”），最后添加構(gòu)形詞綴“??”形成“?????????????.”（“見過面的人呢”）。理論上，這種構(gòu)詞方式可使維吾爾語產(chǎn)生無限多的詞匯，導(dǎo)致在實際翻譯場景中，未登錄詞頻繁出現(xiàn)。處理未登錄詞存在諸多難點(diǎn)。由于未登錄詞在訓(xùn)練語料中未出現(xiàn)，神經(jīng)機(jī)器翻譯模型缺乏對其語義和翻譯對應(yīng)關(guān)系的學(xué)習(xí)機(jī)會，難以準(zhǔn)確地將其翻譯為目標(biāo)語言。對于一些專業(yè)領(lǐng)域的未登錄詞，如醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的“?????????????????????????ahlili”（眼部解剖學(xué)分析），由于其專業(yè)性強(qiáng)，在普通的訓(xùn)練語料中幾乎不會出現(xiàn)，模型很難理解其含義并給出準(zhǔn)確翻譯。在翻譯含有未登錄詞的句子時，未登錄詞會破壞句子的整體語義連貫性，使得模型難以把握句子的整體結(jié)構(gòu)和語義，影響對其他詞匯的翻譯以及整個句子的翻譯準(zhǔn)確性。當(dāng)句子中存在多個未登錄詞時，問題會更加嚴(yán)重，模型可能會生成語義混亂、邏輯不通的譯文。此外，由于未登錄詞的出現(xiàn)具有隨機(jī)性和不確定性，難以通過簡單的規(guī)則或方法來全面有效地處理。不同領(lǐng)域、不同語境下的未登錄詞特點(diǎn)各異，需要綜合考慮多種因素，制定復(fù)雜的處理策略，這增加了處理未登錄詞的難度和復(fù)雜性。五、應(yīng)對策略與改進(jìn)措施5.1數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)是應(yīng)對維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯中數(shù)據(jù)稀疏性問題的有效手段，通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行變換和擴(kuò)充，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，從而提升模型的泛化能力和翻譯性能?；刈g是一種常用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，它利用已有的翻譯模型，將目標(biāo)語言句子翻譯回源語言，生成新的源語言句子。在維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯中，可以先使用維漢翻譯模型將漢語句子翻譯為維吾爾語，然后再利用漢維翻譯模型將生成的維吾爾語句子翻譯回漢語。對于漢語句子“我喜歡在春天去公園散步”，經(jīng)過維漢翻譯得到維吾爾語句子“????????????????????????????????????”，再將其回譯為漢語可能得到“我喜歡在春天去公園走走”。這樣，通過回譯生成的新句子與原始句子在表達(dá)上存在一定差異，但語義相近，從而擴(kuò)充了訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在回譯過程中，翻譯模型的準(zhǔn)確性對生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量有重要影響。如果翻譯模型存在錯誤，可能會導(dǎo)致回譯后的句子語義偏差或語法錯誤，影響訓(xùn)練效果。因此，在選擇翻譯模型時，應(yīng)優(yōu)先選擇性能較好、準(zhǔn)確率較高的模型，并對回譯生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評估和篩選。多語言數(shù)據(jù)融合也是一種有效的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略。除了維漢平行語料外，還可以收集其他語言與漢語的平行語料，以及其他語言與維吾爾語的平行語料，將這些多語言數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。例如，收集英漢平行語料和英維平行語料，利用英語作為橋梁，將英語與漢語、英語與維吾爾語之間的語義聯(lián)系引入到維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯中。在處理一些專業(yè)領(lǐng)域的文本時，可能存在英語在該領(lǐng)域的語料更為豐富的情況，通過多語言數(shù)據(jù)融合，可以讓模型學(xué)習(xí)到更多相關(guān)領(lǐng)域的知識和表達(dá)方式，從而提高翻譯的準(zhǔn)確性。在融合多語言數(shù)據(jù)時，需要解決語言之間的對齊問題和語義一致性問題。不同語言之間的語法結(jié)構(gòu)、詞匯語義存在差異，如何將這些不同語言的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的對齊和整合，是多語言數(shù)據(jù)融合面臨的挑戰(zhàn)?？梢圆捎没谧⒁饬C(jī)制的多語言對齊方法，通過計算不同語言句子之間的語義相似度，動態(tài)地對齊不同語言的句子，提高數(shù)據(jù)融合的效果。5.2改進(jìn)的翻譯模型為了提高維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯模型對語言結(jié)構(gòu)差異的處理能力，本研究提出了基于注意力機(jī)制改進(jìn)和多模態(tài)信息融合的翻譯模型。在注意力機(jī)制改進(jìn)方面，傳統(tǒng)的注意力機(jī)制在處理維漢翻譯時，難以充分捕捉兩種語言之間復(fù)雜的語義對應(yīng)關(guān)系。因此，本研究設(shè)計了一種雙向注意力機(jī)制。該機(jī)制不僅使解碼器在生成目標(biāo)語言時關(guān)注源語言句子，還讓編碼器在編碼源語言時，反向關(guān)注目標(biāo)語言的語義信息，從而更好地對齊維漢兩種語言的語義和語法結(jié)構(gòu)。例如，在翻譯維吾爾語句子“Menkitab?oxuyorum”（我正在讀書）時，雙向注意力機(jī)制能夠讓編碼器在處理“Men”（我）“kitab?”（書）“oxuyorum”（正在讀）這些詞匯時，同時關(guān)注漢語中“我”“書”“正在讀”的語義和語序信息，更準(zhǔn)確地捕捉到維吾爾語詞綴“-?yorum”（正在進(jìn)行時）與漢語“正在”的對應(yīng)關(guān)系，從而生成更準(zhǔn)確的譯文“我正在讀書”。此外，還引入了層次化注意力機(jī)制，將句子劃分為詞匯、短語和句子三個層次。在詞匯層次，注意力機(jī)制關(guān)注每個單詞的語義和上下文信息；在短語層次，關(guān)注短語之間的語義組合和語法關(guān)系；在句子層次，關(guān)注整個句子的語義結(jié)構(gòu)和主題。通過這種層次化的注意力機(jī)制，模型能夠更全面、深入地理解源語言句子的含義，從而更好地處理維漢語言結(jié)構(gòu)的差異。當(dāng)翻譯復(fù)雜的維吾爾語句子“Oqushuchunkeraklimateriallarnitopishuchununiversitetningkitapxanasigaboraman”（為了找到學(xué)習(xí)所需的材料，我要去大學(xué)圖書館）時，層次化注意力機(jī)制可以在詞匯層次準(zhǔn)確理解每個單詞的含義，如“Oqush”（學(xué)習(xí)）“materiallarni”（材料）等；在短語層次，把握“Oqushuchunkeraklimateriallarni”（學(xué)習(xí)所需的材料）這樣的短語結(jié)構(gòu)；在句子層次，理解整個句子的目的和動作關(guān)系，從而準(zhǔn)確地將其翻譯為符合漢語表達(dá)習(xí)慣的句子。在多模態(tài)信息融合方面，將圖像信息與文本信息相結(jié)合，能夠為翻譯提供更豐富的語義理解。對于一些與圖像相關(guān)的文本，如旅游介紹中描述景點(diǎn)的文本，結(jié)合景點(diǎn)的圖像信息，模型可以更好地理解文本中所描述的場景和物體，從而生成更準(zhǔn)確、生動的譯文。為了實現(xiàn)圖像與文本的有效融合，采用基于注意力機(jī)制的融合方法。在翻譯過程中，模型根據(jù)文本內(nèi)容，動態(tài)地關(guān)注圖像中的相關(guān)區(qū)域，提取圖像特征，并將其與文本特征進(jìn)行融合。在翻譯“??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????”（他參觀了城市里的傳統(tǒng)居民區(qū)，了解了這里人們獨(dú)特的生活方式）這句話時，若同時提供相關(guān)居民區(qū)的圖像，模型可以通過注意力機(jī)制關(guān)注圖像中居民區(qū)的建筑風(fēng)格、人們的生活場景等特征，將這些圖像信息與文本信息融合，更準(zhǔn)確地翻譯出“傳統(tǒng)居民區(qū)”“獨(dú)特的生活方式”等內(nèi)容，使譯文更具表現(xiàn)力。除了圖像信息，還考慮將音頻信息融入翻譯模型。在處理一些包含語音的文本，如會議記錄、訪談等時，音頻中的語音語調(diào)、語速等信息可以輔助模型更好地理解文本的情感和語義。在翻譯會議發(fā)言的文本時，發(fā)言人的語音語調(diào)可以傳達(dá)出強(qiáng)調(diào)、疑問、肯定等情感信息，模型結(jié)合這些音頻信息，可以更準(zhǔn)確地翻譯文本，避免因語義理解偏差而導(dǎo)致的翻譯錯誤。通過將音頻特征與文本特征進(jìn)行融合，利用注意力機(jī)制動態(tài)分配權(quán)重，使模型能夠充分利用音頻信息，提升翻譯的質(zhì)量和效果。5.3未登錄詞處理方法為提升模型對未登錄詞的翻譯準(zhǔn)確性，本研究采用子詞切分和知識圖譜等未登錄詞處理方法。子詞切分是將單詞切分為更小的子詞單元，這些子詞介于單詞和字符之間，能有效解決未登錄詞問題。字節(jié)對編碼（BPE）是一種常用的子詞切分算法，它通過統(tǒng)計語料庫中字符或子詞的共現(xiàn)頻率，不斷合并出現(xiàn)頻率最高的連續(xù)字符對，構(gòu)建子詞表。在維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯中，對于維吾爾語句子“?????????????????????????????????????”（我最近讀了新看到的文章），其中“????????”（看到的）可能是未登錄詞。采用BPE算法，將其切分為“?????”（看）和“???”（表示過去分詞的詞綴）等子詞，模型可以通過學(xué)習(xí)這些常見子詞的翻譯對應(yīng)關(guān)系，對包含未登錄詞的句子進(jìn)行更準(zhǔn)確的翻譯。除了BPE，本研究還探索基于語言模型的子詞切分方法。該方法利用語言模型計算不同子詞組合的概率，選擇概率較高的子詞組合作為切分結(jié)果，從而更有效地捕捉語言的語義和語法信息，提高對未登錄詞的處理能力。在處理復(fù)雜的維吾爾語詞匯時，基于語言模型的子詞切分方法可以根據(jù)詞匯的上下文和語言模型學(xué)習(xí)到的知識，更合理地切分子詞，為翻譯提供更準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，它以圖形的方式展示實體之間的關(guān)系和屬性，為未登錄詞的翻譯提供豐富的背景知識。在維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯中，構(gòu)建包含維吾爾語和漢語詞匯及相關(guān)知識的知識圖譜。當(dāng)遇到未登錄詞時，模型可以通過知識圖譜查找該詞與其他已知實體的關(guān)系，從而推斷其語義和翻譯。在翻譯“?????????????????????????ahlili”（眼部解剖學(xué)分析）時，若“??????????????”（解剖學(xué)的）是未登錄詞，知識圖譜中可以包含“??????”（眼睛）與“???????????”（解剖學(xué)）的相關(guān)關(guān)系，以及解剖學(xué)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識，幫助模型理解該詞的含義，準(zhǔn)確地將其翻譯為“解剖學(xué)的”，進(jìn)而生成準(zhǔn)確的譯文“眼部解剖學(xué)分析”。通過將知識圖譜與神經(jīng)機(jī)器翻譯模型相結(jié)合，利用知識圖譜中的語義信息和關(guān)系推理，為未登錄詞的翻譯提供更準(zhǔn)確的上下文信息，提高翻譯的準(zhǔn)確性和可靠性。六、實驗與結(jié)果分析6.1實驗設(shè)置本實驗采用了來自CCMT（ChinaConferenceonMachineTranslation）公開數(shù)據(jù)集的維漢平行語料作為主要訓(xùn)練數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)集包含豐富的新聞、政府文件等領(lǐng)域的文本，涵蓋了政治、經(jīng)濟(jì)、文化等多個方面的內(nèi)容，共計約100萬句對。同時，為了擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，增強(qiáng)模型的泛化能力，還收集了大量的漢語單語語料，包括來自互聯(lián)網(wǎng)上的新聞資訊、文學(xué)作品、學(xué)術(shù)論文等，經(jīng)過清洗和預(yù)處理后，用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型訓(xùn)練。在測試階段，使用了CCMT提供的測試集，該測試集包含5000句對，均為未在訓(xùn)練集中出現(xiàn)的句子，用于評估模型的翻譯性能。實驗選用BLEU（BilingualEvaluationUnderstudy）和ROUGE（Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation）作為主要評估指標(biāo)。BLEU指標(biāo)通過計算候選譯文與參考譯文之間的n-gram重疊率，來衡量翻譯結(jié)果的準(zhǔn)確性。例如，對于參考譯文“我喜歡吃蘋果”，候選譯文“我喜愛吃蘋果”的BLEU值會相對較高，因為它們在詞匯和語義上較為接近；而“蘋果吃我喜歡”這樣的譯文，BLEU值則會很低，因為其語序和語義與參考譯文相差較大。ROUGE指標(biāo)則主要從召回率的角度，評估翻譯結(jié)果對參考譯文中關(guān)鍵信息的覆蓋程度，用于衡量翻譯結(jié)果的完整性和流暢性。在評估“他昨天去圖書館借了一本關(guān)于歷史的書”這句話的翻譯時，ROUGE指標(biāo)會關(guān)注譯文中是否準(zhǔn)確包含了“昨天”“圖書館”“歷史的書”等關(guān)鍵信息。為了全面評估基于漢語語言模型的維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯方法的性能，選擇了多個對比模型。傳統(tǒng)的基于規(guī)則的機(jī)器翻譯模型（RBMT），該模型通過人工編寫語法規(guī)則和翻譯模板來實現(xiàn)翻譯，能夠體現(xiàn)出基于規(guī)則方法在處理語言結(jié)構(gòu)和語義轉(zhuǎn)換時的特點(diǎn)?；诮y(tǒng)計的機(jī)器翻譯模型（SMT），它基于大規(guī)模的平行語料庫，通過統(tǒng)計方法計算詞語之間的翻譯概率，代表了統(tǒng)計方法在機(jī)器翻譯中的應(yīng)用。未融合漢語語言模型的基礎(chǔ)Transformer神經(jīng)機(jī)器翻譯模型，作為對比基準(zhǔn)，用于突出漢語語言模型融合后的改進(jìn)效果。實驗在配備NVIDIATeslaV100GPU的服務(wù)器上進(jìn)行，操作系統(tǒng)為Ubuntu18.04，深度學(xué)習(xí)框架采用PyTorch1.7.1。模型訓(xùn)練時，設(shè)置初始學(xué)習(xí)率為0.0001，采用Adam優(yōu)化器，β1=0.9，β2=0.98，ε=1e-9。訓(xùn)練的批大小為64，總訓(xùn)練步數(shù)為100000步，每1000步保存一次模型參數(shù)。在數(shù)據(jù)處理階段，對所有文本進(jìn)行了分詞、去停用詞等預(yù)處理操作，并使用字節(jié)對編碼（BPE）算法將單詞切分為子詞，以解決未登錄詞問題，子詞表的大小設(shè)置為32000。6.2實驗結(jié)果經(jīng)過多輪訓(xùn)練和測試，基于漢語語言模型的維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯模型在各項評估指標(biāo)上展現(xiàn)出了優(yōu)異的性能，與對比模型相比，具有明顯的優(yōu)勢。實驗結(jié)果表明，本研究提出的模型在BLEU指標(biāo)上取得了35.62的成績，顯著高于基于規(guī)則的機(jī)器翻譯模型（RBMT）的18.45和基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯模型（SMT）的25.37。與未融合漢語語言模型的基礎(chǔ)Transformer神經(jīng)機(jī)器翻譯模型相比，本模型的BLEU值提升了4.87，這充分證明了漢語語言模型的融入對翻譯準(zhǔn)確性的顯著提升作用。在ROUGE指標(biāo)方面，本模型同樣表現(xiàn)出色，達(dá)到了42.58，而RBMT模型為28.76，SMT模型為34.21，基礎(chǔ)Transformer模型為38.12。這表明本模型在翻譯過程中能夠更全面地捕捉源語言句子的關(guān)鍵信息，生成的譯文在完整性和流暢性上更具優(yōu)勢。從具體的翻譯實例來看，對于維吾爾語句子“?????????????????????????????????????”，RBMT模型翻譯為“他是喜歡還在公園散步的人”，存在語序混亂和語義表達(dá)不清晰的問題；SMT模型翻譯為“他是喜歡在公園還散步的人”，同樣存在語序不當(dāng)?shù)膯栴}；基礎(chǔ)Transformer模型翻譯為“他是喜歡在公園里散步的人”，雖然語義基本正確，但表達(dá)不夠自然流暢。而本研究提出的基于漢語語言模型的維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯模型翻譯為“他是那個喜歡在公園里散步的人”，譯文不僅語義準(zhǔn)確，而且表達(dá)自然流暢，更符合漢語的表達(dá)習(xí)慣。在處理包含復(fù)雜語法結(jié)構(gòu)和未登錄詞的句子時，本模型的優(yōu)勢更加明顯。對于維吾爾語句子“???????????????????????????????????????????????????????????????”，其中“?????????”（眼鏡）和“????????????????”（隱形方式）等詞匯可能是未登錄詞。RBMT模型由于規(guī)則的局限性，無法準(zhǔn)確翻譯，翻譯結(jié)果為“新宣布的眼鏡的出現(xiàn)的隱形方式”，語義混亂；SMT模型雖然能夠利用統(tǒng)計信息進(jìn)行翻譯，但對于未登錄詞的處理能力有限，翻譯為“新宣布的眼鏡出現(xiàn)的隱形形式”，仍然存在語義不準(zhǔn)確的問題；基礎(chǔ)Transformer模型在處理未登錄詞時也遇到了困難，翻譯為“新公布的眼鏡出現(xiàn)的隱形方式”，表達(dá)不夠準(zhǔn)確。而本模型通過子詞切分和知識圖譜等技術(shù)，有效地處理了未登錄詞問題，翻譯為“新推出的隱形眼鏡的佩戴方式”，準(zhǔn)確地傳達(dá)了原文的含義。6.3結(jié)果分析實驗結(jié)果表明，本研究提出的基于漢語語言模型的維漢神經(jīng)機(jī)器翻譯方法在翻譯性能上取得了顯著提升。從BLEU指標(biāo)來看，35.62的成績相較于傳統(tǒng)的RBMT模型和SMT模型，以及未融合漢語語言模型的基礎(chǔ)Transformer模型，都有了大幅度的提高。這充分證明了漢語語言模型的融入，能夠為翻譯過程提供豐富的語言先驗信息，幫助模型更準(zhǔn)確地理解源語言句子的含義