技术科普 | 用于翻译的神经网络
神经网络是受人脑形状和特征启发的计算模型。它们包括多层节点（神经元），系统输入信息、研究模式并生成输出。
深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络（深度网络）从海量事实中研究表征。这项技术已在图片流行、语音处理和自然语言处理（NLP）等多个领域取得了显著成就。
一般来说，练习语言模式有9个主要阶段。让我们简要介绍一下每个阶段的特点：
1.语言准备
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双语语料库。训练需要大量的平行文本（源语言和目标语言对）数据集。这些数据集的来源多种多样，包括文献、网站和权威文档。 -
预处理。对文本数据进行清理和标记化，将句子转换成适合模型的编码。这可能还涉及小写、删除标点符号和管理独特字符。
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标记化。句子被分解成更小的单位（标记），这些单位可以是单词、子单词或字符。子词标记化（如字节对编码）有助于处理词汇量之外的短语。 -
嵌入。词在高维区域中表示为密集向量, 可以使用预先训练好的嵌入词（如 Word2Vec或GloVe），也可以在训练过程中研究嵌入词。
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编码器-解码器结构。大多数翻译方式都使用编码器-解码器结构。编码器处理输入句子并创建上下文向量，而解码器则生成翻译输出。
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交叉熵损失。通常用于学习语言模型，测量预期概率分布与真实分布（目标短语的单次编码）之间的差异。 -
序列级训练。序列训练损失（Sequence Training Loss）等技术可用于优化整个输出序列，而不是字符标记。
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反向传播。该版本通过反向传播调整权重进行学习，在几次迭代中使损失特征最小化。
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BLEU Score。基于版本输出与参考译文之间的n-gram重合度来评估翻译质量的常用指标。 -
其他指标。METEOR、TER和ROUGE也可完全根据独特的标准来评估翻译。
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可以在庞大的数据集上对模型进行预训练，然后在领域精确数据（如监狱或临床文本）上进行大调整，以提高在专业领域的整体性能。
在此，我们将概述与使用基于神经网络的语言翻译相关的复杂情况和局限性：
1.数据要求
大型数据集。神经网络，尤其是深度学习方式，需要大量的双语训练信息。对于许多语言对，尤其是使用次数较低的资源语言，这样的数据集可能稀缺或不可用。
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数据
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长距离依赖关系。虽然像Transformers这样的架构在处理上下文方面优于 RNNs，但冗长的句子或复杂的结构仍会造成困难的情况，从而导致意义传达缺失或连贯性较差。 -
模糊性和多义性。如果周围的上下文不清楚，且出现一词多义现象，这可能会使模型难以处理，神经网络也难以仅根据上下文消除歧义。
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文化细微差别。神经网络也可能无法准确翻译成语、口语表达或具有文化独特性的引用，这可能导致输出结果别扭或无意义。
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计算成本。训练深度神经网络需要大量的计算资源，以及高效的GPUs和大内存，但这些资源并非所有研究人员或团队都能获得。 -
时间消耗。训练过程可能非常耗时，经常需要几天甚至几周的时间，这取决于版本大小和数据集。
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质量评估的主观性。BLEU分数等自动化指标提供了数值评估，但可能无法捕捉到翻译的细微差别，包括流畅性和文化适宜性。
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专业词汇。采用新潮语言的模型可能会在使用精确行话和术语的专业领域（如监狱、临床等）中遇到困难，此时就需要进行额外的特殊调整。
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适应新领域。将模型转换到新的领域可能很困难，也可能需要在适用的数据集上进行重新训练或特殊调整。
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训练数据中的偏见。如果训练数据包含偏见（如性别、种族），模型可能会在翻译中延续甚至放大这些偏见，从而导致不公平的表述。 -
道德考虑。生成有害或有偏见内容的能力会引发道德问题，因此需要谨慎的监控和缓解措施。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）
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