基于双向GRU神经机器模型的乡土小说翻译方法

摘要：

为了提高小说作品机器翻译的准确性和效率,提出一种基于端到端的RNN神经网络框架,使用汉译英机器模型,研究乡土小说的翻译方法.通过分析RNN-NMT基础模型、WordNet语义相似度模型、GRU-LM单向门控相似度模型和BiGRU-LM双向门控相似度模型的翻译原理及优缺点,创建融合注意力机制的新模型BiGRU-LM-Attention,开展翻译测试和质量性能评价.实验表明,新模型的BLEU评价值高于其他模型;同时经过实例翻译的质量评估比较,新模型的正确率优于4种在线翻译工具,在语义识别、方言、专用名词、俚语和被动语态灵活识别方面性能突出,说明改进的神经机器模型能适应小说作品的特色语言,有效提高了翻译质量,对于传播中国文化作品具有重要意义.

关键词：神经机器翻译、双向GRU、注意力机制、《高兴》、乡土小说

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：商洛学院服务地方项目;国家社会科学基金重大项目

在线出版日期：2021-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：27-31,36