62、探索语言翻译与识别的新路径：从艾马拉语到立陶宛语

探索语言翻译与识别的新路径：从艾马拉语到立陶宛语

在当今全球化的时代，语言的交流与理解变得愈发重要。无论是濒危的本土语言，还是不断发展演变的现代语言，都面临着如何通过技术手段实现准确翻译和识别的挑战。本文将深入探讨两个不同但又相关的研究领域，一是艾马拉语到英语的神经机器翻译，二是立陶宛语自动语音识别系统的词汇扩展。

艾马拉语到英语的神经机器翻译

艾马拉语是拉丁美洲一种具有独特文化背景的本土语言，被联合国教科文组织列为濒危语言，同时也是秘鲁国家的文化遗产。然而，目前针对这种本土语言的机器翻译研究相对较少。

研究背景与目标

机器翻译的发展经历了从基于规则的翻译机到统计翻译机，再到如今的神经机器翻译的演变。虽然神经机器翻译已经能够处理世界上许多语言的翻译，但对于像艾马拉语这样的本土语言，研究还十分有限。本研究的目标是构建一个小型的艾马拉语 - 英语数据集，以研究基于循环神经网络（RNN）架构的序列到序列（seq2seq）模型在艾马拉语到英语翻译中的行为和操作。

研究方法

研究主要分为四个步骤：
1. 文档收集 ：收集包含艾马拉语对话及其相应翻译的文档，并将信息提取以适应训练模型的输入格式。
2. 手动翻译 ：由于文档中的对话文本是用艾马拉语和西班牙语书写的，三位以艾马拉语为母语的作者将西班牙语部分手动翻译成英语。
3. 预处理 ：应用自然语言处理（NLP）技术，包括标准化书写、转换与ASCII兼容的字符、清理奇怪字符，并将输入格式转换为循环神经网络（RNN）的输入格式。