基于卷积序列生成网络的文言文神经机器翻译语义信息融合策略

《IEEE Access》：A strategy for fusing semantic information in neural machine translation of Classical Chinese

本文针对文言文-现代汉语低资源机器翻译中语义特征提取不精确的难题，提出了一种融合局部与全局语义特征的卷积序列生成网络（CSGN）模型。研究通过构建高质量平行语料库，在Transformer架构中显式整合卷积网络的局部特征提取能力，显著提升了翻译的准确性与流畅性。实验表明该策略有效解决了文言文成分省略、一词多义等特殊语法现象带来的翻译挑战，为低资源语言机器翻译提供了新思路。

　　

在人工智能技术飞速发展的今天，让计算机读懂千年前的文言文典籍，并将其准确转化为现代汉语，堪称自然语言处理领域的"珠穆朗玛峰"。文言文以其精炼的表达、丰富的文化内涵和独特的语法结构，给机器翻译带来了巨大挑战。一方面，文言文中普遍存在成分省略现象，如主语、宾语经常隐而不显；另一方面，字词多义现象极为常见，同一个"之"字在不同语境下可能表示代词、助词或动词。这些特点使得传统的神经机器翻译（NMT）模型难以准确捕捉语义信息，特别是在平行语料稀缺的低资源条件下，翻译效果往往不尽如人意。

现有研究多通过数据增强、知识蒸馏等方法来缓解低资源问题，但未能从根本上解决模型对文言文特殊语法特征的适应性问题。传统Transformer架构主要依赖全局注意力机制，容易忽略文言文所需的细粒度局部依赖关系。正是针对这一瓶颈，研究人员在《IEEE Access》上发表了创新性研究成果，提出了一种专为文言文翻译设计的语义信息融合策略。

研究团队首先构建了高质量的双语平行语料库，涵盖经史子集四部典籍，包含97部文言文著作及其现代汉语译文，最终形成77,810对句对。基于此语料库，他们提出了卷积序列生成网络（CSGN）模型，该模型在UNILM统一预训练语言模型的基础上，创新性地引入了卷积神经网络（CNN）的局部特征提取能力。

关键技术方法主要包括：1）采用UNILM作为基础框架，利用其双向语言建模能力捕捉全局语义；2）设计特征提取模块，通过卷积操作提取局部语义特征，使用ReLU激活函数引入稀疏性；3）构建特征融合层，将局部特征与原始输入拼接后输入Transformer模块进行全局特征提取；4）使用六种预训练模型（BERT、ALBERT、GuwenBERT等）进行对比实验，以R-Drop正则化和束搜索（beam size=4）优化训练过程。

模型的核心创新在于显式融合局部与全局特征：首先通过卷积层捕捉字词级别的局部依赖关系，然后将卷积输出与原始嵌入向量融合，最后通过Transformer的多头注意力机制整合全局上下文信息。这种设计使模型能够同时关注文言文的微观语法特征和宏观语义结构。

实验结果与分析

通过系统的实验验证，研究团队从多个维度评估了CSGN模型的性能。在特征融合模块有效性验证实验中，CSGN模型在BLEU、ROUGE和METEOR三项指标上均显著优于基线模型。以BERT+UNILM作为对照组，CSGN在各项指标上提升明显，证明特征融合策略有效增强了模型的语义表示能力。

典型翻译实例对比显示，CSGN在处理文言文特殊语法现象方面表现突出。如"敕璧习国语"一句，UNILM翻译为"令璧学习国家语言"，未能准确识别"国语"指代蒙古语的历史背景，而CSGN则正确译为"令刘璧学习蒙古语言"。在省略成分补全方面，CSGN能够通过上下文推理补全主语，使译文更加流畅自然。

在不同预训练模型兼容性实验中，GuwenBERT与CSGN的组合表现最为优异，在ROUGE-L指标上达到65.10，显著超过其他模型组合。这表明针对文言文领域专门设计的预训练模型能够更好地捕捉古汉语的语义特征。值得注意的是，轻量级模型ALBERT与CSGN结合后，性能提升明显，说明特征融合模块能够有效补偿轻量化设计带来的表示能力损失。

在METEOR指标评估中，CSGN再次证明其在语义匹配方面的优势。该指标综合考虑精确匹配、同义词匹配等多种语义关联因素，GuwenBERT+CSGN组合获得61.26的高分，表明模型能够准确把握文言文的深层语义并将其自然转化为现代汉语。

BLEU指标评估结果进一步验证了CSGN在词汇选择和短语结构方面的准确性。n-gram匹配度分析显示，CSGN生成的译文在保持原文语义的同时，输出更加符合现代汉语表达习惯。

讨论与展望

研究团队坦承当前工作存在若干局限性。虽然CSGN在翻译质量上取得显著提升，但尚未进行全面的计算效率优化，运行时和内存分析将是未来工作重点。此外，语料库的规模和体裁多样性仍有提升空间，需要涵盖更多历史时期和文学体裁的文言文文本。

未来研究方向包括：开展更细致的消融实验分析各模块贡献度；引入多模态信息（如图像、语音特征）增强翻译效果；将特征融合策略推广到其他低资源语言翻译任务。值得注意的是，CSGN的语言无关特性使其有望应用于其他形态丰富的低资源语言，只需通过适当的标记化和嵌入适配即可。

结论与意义

本研究针对文言文机器翻译的特殊挑战，提出了有效的语义信息融合解决方案。CSGN模型通过显式整合局部与全局特征，在保持Transformer架构优势的同时，增强了对文言文语法特性的适应能力。实验证明该策略能够显著提升翻译质量，特别是在处理成分省略和一词多义等典型问题时表现突出。

这项研究的价值不仅在于解决了文言文翻译的具体技术难题，更重要的是为低资源语言处理提供了新的方法论启示。特征融合的思想可以扩展到其他历史语言处理任务，为文化遗产的数字化保存和传播提供技术支持。随着模型的进一步完善和推广，我们有望看到更多古老语言在人工智能时代重新焕发生机，为跨时空文化交流搭建数字化桥梁。