Resumen

Bajo el actual auge de la inteligencia artificial, la traducción automática es una dirección de investigación del procesamiento del lenguaje natural, que tiene un importante valor científico y práctico. En aplicaciones prácticas, la variabilidad del lenguaje, la capacidad limitada de representar información semántica y la escasez de recursos de corpus paralelos limitan la traducción automática hacia la practicidad y la popularización. En este documento, realizamos una minería profunda de datos de texto en el idioma fuente para expresar información semántica compleja, de alto nivel y abstracta utilizando un modelo de representación de datos de texto apropiado; luego, para tareas de traducción automática con una gran cantidad de corpus paralelos, utilizo la capacidad de conjuntos de datos anotados para construir un modelo de traducción automática de redes neuronales de extremo a extremo basado en aprendizaje de migración más efectivo en un algoritmo supervisado; luego, para tareas de traducción automática con recursos de datos de corpus paralelos limitados, se utilizan técnicas de aprendizaje de migr

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Inteligencia artificial; Traducción automática; Procesamiento de lenguaje natural; Información semántica; Corpus paralelo; Red neuronal
• Keywords:Artificial intelligence; Machine translation; Natural language processing; Semantic information; Parallel corpus; Neural network