Exploration of Language Translation Problems under the Background of Artificial Intelligence Technology
Notice bibliographique
Résumé
With the deepening of globalized cooperation among countries around the world, the human society's demand for machine translation has increased rapidly, and the advancement of artificial intelligence technology has also put forward new requirements for the quality of machine translation.In this paper, we propose a neural machine translation model with adversarial training algorithm, using the Transformer model as the baseline model, by incorporating prior knowledge in order to strengthen the correlation between the intermediate hidden layers.In addition, besides introducing lexical knowledge into the neural machine translation approach, a neural machine translation model PhraseNet with phrase memory capable of storing bilingual phrases in the form of symbols is also incorporated.Finally, the effectiveness of the language translation model is tested using the NIST corpus.The results show that compared with the baseline model, the BLEU values of this paper's method in the NIST 2010, 2012, and 2016 test sets are improved by 1.81, 2.63, and 2.48, respectively, which significantly outperforms the baseline translation system.It shows that the method is able to bring a large improvement for both language translation accuracy and training execution cycle.Meanwhile, it also has a good guiding significance for the research and development of language translation in the context of the whole artificial intelligence technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».