陳 偉

（咸寧職業(yè)教育＜集團(tuán)＞學(xué)校 湖北 咸寧 437000）

0 引言

自然語言處理（natural language processing，NLP）作為人工智能（artificial intelligence，AI）領(lǐng)域的重要分支，致力于使計算機(jī)能夠理解和處理人類語言。 在當(dāng)今全球化的背景下，機(jī)器翻譯作為NLP 的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域，具有廣泛的實際應(yīng)用價值和深遠(yuǎn)的研究意義［1-2］。 機(jī)器翻譯的目標(biāo)是實現(xiàn)自動將一種自然語言轉(zhuǎn)化為另一種自然語言，為跨語言交流和信息傳播提供便利。 然而，由于語言的復(fù)雜性和多樣性，機(jī)器翻譯仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)，如語義理解、語境適應(yīng)、翻譯質(zhì)量等問題［3-4］。

目前，人工智能技術(shù)在機(jī)器翻譯領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和研究。 其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）作為一種強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型，在圖像處理和自然語言處理領(lǐng)域取得了顯著的成果［5-6］。 CNN 具有從局部特征到全局語義的學(xué)習(xí)能力，對于處理自然語言中的局部依賴性和語義關(guān)聯(lián)性具有一定的優(yōu)勢。 而注意力機(jī)制（attention mechanism）則能夠有效地捕捉輸入序列中的重要信息，并將其應(yīng)用于機(jī)器翻譯中，提高翻譯質(zhì)量和語境適應(yīng)能力［7-8］。

本研究基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和注意力機(jī)制，探索人工智能在自然語言處理中的應(yīng)用，實現(xiàn)機(jī)器翻譯的自動化和智能化。 主要研究內(nèi)容包括：設(shè)計并構(gòu)建一個基于CNN 和注意力機(jī)制的機(jī)器翻譯模型，提升翻譯質(zhì)量和語境適應(yīng)能力。 研究的結(jié)果將有助于提高機(jī)器翻譯系統(tǒng)的翻譯質(zhì)量和效率，促進(jìn)跨語言交流和文化融合。

1 用于機(jī)器翻譯的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

使用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用了編碼器—解碼器作為主要架構(gòu)。 編碼器和解碼器均由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，并且模型還采用了注意力機(jī)制，如圖1 所示。

圖1 引入注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

編碼器負(fù)責(zé)將輸入的源語言序列轉(zhuǎn)換為語義表示。它由多個卷積層和池化層組成。 每個卷積層使用一系列的卷積核來提取輸入序列的局部特征。 通過卷積操作，編碼器可以捕捉輸入序列中的局部依賴性。 池化層則用于降低特征維度，并保留最顯著的特征。 編碼器的輸出是一個固定長度的語義表示，它包含了輸入序列的關(guān)鍵信息。

解碼器負(fù)責(zé)將編碼器輸出的語義表示轉(zhuǎn)化為目標(biāo)語言序列。 解碼器也由多個卷積層和池化層組成。 與編碼器不同的是，解碼器還引入注意力機(jī)制，用于對編碼器輸出的語義表示進(jìn)行加權(quán)匯聚。 在每個卷積層中，解碼器可以通過卷積核來捕捉目標(biāo)語言序列的局部特征。 池化層用于降低特征維度，并提取最相關(guān)的特征。

注意力機(jī)制在解碼器中起到關(guān)鍵作用，用于根據(jù)源語言序列的不同部分給予不同的注意權(quán)重。 它通過計算源語言序列中每個位置與解碼器當(dāng)前狀態(tài)的關(guān)聯(lián)程度，從而決定在解碼器中應(yīng)該關(guān)注哪些源語言部分。 注意力機(jī)制使用一個注意力得分函數(shù)來計算關(guān)聯(lián)程度，并根據(jù)得分為每個源語言位置分配一個權(quán)重。 這些權(quán)重用于加權(quán)匯聚編碼器輸出的語義表示，生成解碼器當(dāng)前時刻的上下文向量。 解碼器利用上下文向量和先前生成的目標(biāo)語言部分來預(yù)測下一個目標(biāo)語言單詞。

該網(wǎng)絡(luò)的工作流程如下。

（1）將源語言序列輸入編碼器，編碼器由多個卷積層和池化層組成，通過卷積操作捕捉輸入序列的局部依賴性，并通過池化操作降低特征維度。 編碼器的輸出是一個固定長度的語義表示，它包含了輸入序列的關(guān)鍵信息。

（2）將編碼器的語義表示輸入到解碼器中，解碼器同樣由多個卷積層和池化層組成，并引入了注意力機(jī)制。 在每個卷積層中，解碼器可以通過卷積核來捕捉目標(biāo)語言序列的局部特征。 在使用池化層降低特征維度之前，解碼器通過注意力機(jī)制對編碼器的輸出進(jìn)行加權(quán)匯聚，以便于更好地表征輸入的信息。 具體來說，注意力機(jī)制使用一個注意力得分函數(shù)來計算源語言序列中每個位置與解碼器當(dāng)前狀態(tài)的關(guān)聯(lián)程度，并根據(jù)得分為每個源語言位置分配一個權(quán)重。 這些權(quán)重用于加權(quán)匯聚編碼器輸出的語義表示，生成解碼器當(dāng)前時刻的上下文向量。 解碼器利用上下文向量和先前生成的目標(biāo)語言部分來預(yù)測下一個目標(biāo)語言單詞。

（3）將解碼器的輸出作為機(jī)器翻譯的結(jié)果輸出。

2 機(jī)器翻譯的評價標(biāo)準(zhǔn)

機(jī)器翻譯的質(zhì)量可以從多個維度進(jìn)行評價［9-11］。 在詞級別的評價指標(biāo)方面，使用準(zhǔn)確率（precision）、召回率（recall）和F1 值（F1）：

式（1）中，TP表示正確翻譯的詞數(shù)，F(xiàn)P表示錯誤翻譯的詞數(shù)。

式（2）中，F(xiàn)N表示未能翻譯的詞數(shù)。

F1 值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率。

在句子級別的評價指標(biāo)方面，采用的B 雙語評估替換（bilingual evaluation understudy，BLEU）為：

式（4）中，BP 是懲罰因子，用于懲罰較短的翻譯結(jié)果；Wn是權(quán)重系數(shù)，用于平衡不同n-gram 的重要性；Pn表示ngram 精確匹配率。

METEOR 指標(biāo)（metric for evaluation of translation with explicit ordering）：

其中，α 和β 是權(quán)重系數(shù)；meteorpenalty是一個根據(jù)單詞錯誤率進(jìn)行調(diào)整的懲罰項。

這些評價指標(biāo)綜合考慮了機(jī)器翻譯的詞級別和句子級別的質(zhì)量，可以對機(jī)器翻譯系統(tǒng)的性能進(jìn)行客觀評估。在實驗中，將使用這些指標(biāo)來評估所提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯模型的翻譯質(zhì)量和效果。

3 實驗與分析

3.1 數(shù)據(jù)集

本實驗采用WMT（workshop on machine translation），全球?qū)W術(shù)界公認(rèn)的國際頂級機(jī)器翻譯比賽的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測試。 該數(shù)據(jù)集是一個針對機(jī)器翻譯任務(wù)的廣泛使用的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，由WMT 會議組織者和相關(guān)研究機(jī)構(gòu)共同構(gòu)建和維護(hù)。 它涵蓋了多個語言對之間的翻譯任務(wù)，包括常見的語言對如英語-法語、英語-德語、英語-中文等。 該數(shù)據(jù)集涵蓋了大規(guī)模的平行句對，其中源語言和目標(biāo)語言之間具有相應(yīng)的對應(yīng)關(guān)系。 這使得研究人員可以使用這些平行句對來訓(xùn)練和評估機(jī)器翻譯模型的性能。WMT 數(shù)據(jù)集的廣泛使用可以歸因于其多語言覆蓋、大規(guī)模數(shù)據(jù)和社區(qū)認(rèn)可度高。

3.2 實驗過程

本實驗使用WMT 數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練和測試帶有注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。 從WMT 官方網(wǎng)站或相關(guān)資源中獲取所需的WMT 數(shù)據(jù)集。 選擇適合研究的語言對數(shù)據(jù)集，本實驗選擇英語-中文。 對下載的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括分詞、標(biāo)記化和對齊等操作。 確保源語言和目標(biāo)語言之間的句對是平行對應(yīng)的。

（2）數(shù)據(jù)劃分。 將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集劃分為70%的訓(xùn)練集、15%的驗證集和15%的測試集。 訓(xùn)練集用于訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，驗證集用于在訓(xùn)練過程中評估模型的性能和調(diào)整超參數(shù)，測試集用于最終評估訓(xùn)練好的模型的翻譯效果和性能。

（3）模型構(gòu)建。 根據(jù)論文中描述的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，構(gòu)建編碼器-解碼器模型。 編碼器和解碼器都是由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層組成，并包含注意力機(jī)制，用于在解碼器中對編碼器的輸出進(jìn)行加權(quán)匯聚。

（4）模型訓(xùn)練。 選擇適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)，如交叉熵?fù)p失函數(shù)，用于衡量模型的預(yù)測與真實翻譯之間的差異。 使用反向傳播算法和優(yōu)化器（如隨機(jī)梯度下降）對模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，最小化損失函數(shù)。 通過在驗證集上進(jìn)行實驗，調(diào)整模型的超參數(shù)（包括學(xué)習(xí)率、批量大小、卷積核大小等），以獲得更好的性能。

（5）模型評估。 使用訓(xùn)練好的模型對測試集中的源語言句子進(jìn)行翻譯，計算翻譯結(jié)果與參考翻譯之間的評價指標(biāo)，包括BLEU 指標(biāo)、METEOR 指標(biāo)等，以評估模型的翻譯效果。

3.3 結(jié)果分析

在詞級別評估中，本次實驗使用準(zhǔn)確率（precision）、召回率（recall）和F1 值（F1-score）指標(biāo)，如表1 所示。

表1 實驗結(jié)果

根據(jù)表1，可以觀察到不同實驗結(jié)果的準(zhǔn)確率、召回率和F1 值之間的變化。 通過比較這些指標(biāo)，可以評估模型在詞級別上的翻譯質(zhì)量。 在實驗1 中，準(zhǔn)確率為0.85，召回率為0.90，F(xiàn)1 值為0.87，說明模型在翻譯過程中能夠準(zhǔn)確識別和翻譯大部分單詞。 在實驗2 中，準(zhǔn)確率為0.82，召回率為0.88，F(xiàn)1 值為0.85，略低于實驗1，可能表示模型在某些情況下存在一定的翻譯錯誤或遺漏。 三個實驗的結(jié)果均顯示較高的準(zhǔn)確率、召回率和F1 值，表明該實驗的模型在詞級別上取得了較好的翻譯效果。

在句子級別評估中，本次實驗使用BLEU 指標(biāo)和METEOR 指標(biāo)，如表2 所示。

表2 實驗結(jié)果

通過比較不同實驗結(jié)果的BLEU 指標(biāo)和METEOR 指標(biāo)，可以評估模型在句子級別上的翻譯質(zhì)量。 例如在實驗1 中，BLEU 指標(biāo)為0.75，METEOR 指標(biāo)為0.80，表示模型的翻譯結(jié)果與參考翻譯之間在詞組和語法等方面的相似度較高。 實驗2 和實驗3 的結(jié)果均顯示較高的BLEU 指標(biāo)和METEOR 指標(biāo)，表明這些實驗的模型在句子級別上表現(xiàn)良好。

4 結(jié)語

綜上所述，本文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制構(gòu)建了一個機(jī)器翻譯模型，并使用WMT 數(shù)據(jù)集對其進(jìn)行了訓(xùn)練和評估。 通過實驗結(jié)果的分析，得出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制在機(jī)器翻譯任務(wù)中具有很好的效果。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取輸入序列的局部特征，并通過層級結(jié)構(gòu)捕捉句子的語義信息。 注意力機(jī)制可以幫助模型在解碼過程中對輸入序列進(jìn)行動態(tài)的加權(quán)匯聚，提高翻譯質(zhì)量。 其次，詞級別和句子級別的評估指標(biāo)可以全面評估模型的性能。 在詞級別評估中，準(zhǔn)確率、召回率和F1 值指標(biāo)可以評估模型對單詞翻譯的準(zhǔn)確性和完整性。 在句子級別評估中，BLEU 指標(biāo)和METEOR 指標(biāo)可以評估模型對句子翻譯的流暢性和語義相似度。

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的機(jī)器翻譯模型在自然語言處理領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用前景。 它可以應(yīng)用于多語言翻譯、文檔翻譯和在線翻譯等場景，提供高質(zhì)量的自動翻譯服務(wù)。 未來的研究方向包括進(jìn)一步優(yōu)化模型架構(gòu)、調(diào)整超參數(shù)以及探索其他深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，以進(jìn)一步提升機(jī)器翻譯模型的性能和效果。 同時，還可以將該模型應(yīng)用于其他自然語言處理任務(wù)。