终检评审通过 创新训练 520计算机科学技术 理论研究-科学技术校级

随着经济全球化趋势的发展和中外文化交流的日益频繁，中英语言的转换需求与日俱增。近年来,依托卷积神经网络、深度学习等前沿技术的蓬勃发展,机器翻译取得了长足的发展,在翻译效率和成本方面显著优于人工翻译，因其翻译速度快、成本低的独特优势,已经成为当今翻译领域极为重要的翻译方式之一。但值得注意的是,自然语言的复杂主观性与机器学习的客观数理刻画模仿之间始终存在矛盾，使得当前的机器翻译系统在处理复杂语言情况时仍存在明显的局限性。具体来说,在翻译中英语中包含“一语双关”时,机器翻译常常无法准确判断词语的多重复杂含义,导致翻译错误。而在实际跨文化交际中，语言的“一语双关”现象常常会造成理解偏差，影响政治经贸文化互信。因此,科学准确处理“一语双关”对于减少中英语言交流中的误解、实现顺畅沟通、讲好中国故事、树立中国形象具有重要意义。针对上述问题，本项目从英语语言和人工智能两个角度对相关论文做精读学习，在学习过程中对部分模型进行训练，在实操过程中对其局限性得到更深的理解。最终在此基础上，尝试结合语言学知识，对现有模型进行改良或创新局部算法，努力加强机器翻译系统对复杂语义的理解能力，从而提升“一语双关”的翻译准确度。