「高度」《人工智能标准化白皮书（2018）》发布（完整版）

目前非限定领域机器翻译中性能较佳的一种是统计机器翻译，包括训练及解 码两个阶段。训练阶段的目标是获得模型参数，解码阶段的目标是利用所估计的 参数和给定的优化目标，获取待翻译语句的最佳翻译结果。统计机器翻译主要包 括语料预处理、词对齐、短语抽取、短语概率计算、最大熵调序等步骤。基于神 经网络的端到端翻译方法不需要针对双语句子专门设计特征模型，而是直接把源 语言句子的词串送入神经网络模型，经过神经网络的运算，得到目标语言句子的 翻译结果。在基于端到端的机器翻译系统中，通常采用递归神经网络或卷积神经 网络对句子进行表征建模，从海量训练数据中抽取语义信息，与基于短语的统计 翻译相比，其翻译结果更加流畅自然，在实际应用中取得了较好的效果。

（2）语义理解

语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章 相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。 随着 MCTest 数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数 据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问 答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!