32、机器翻译预处理与物联网的未来展望

机器翻译预处理与物联网的未来展望

1. 机器翻译预处理

1.1 预处理的重要性

在任何机器翻译系统中，解决翻译差异的本质对于获得正确的翻译至关重要。翻译差异可以在不同层面上体现，为了应对这些差异，我们采用人工神经网络（ANN）技术进行预处理，使用Python语言完成一系列操作。

1.2 预处理步骤

• 数据准备
  • 英文在印度的媒体、商业、科学、技术和教育等领域广泛使用，而在马哈拉施特拉邦，人们主要使用马拉地语。因此，我们构建了一个马拉地语 - 英语的双语数据库，提供了相应的句子用于后续处理。
• 分词（Tokenize Words）
  • 对于组织者提供的数据，我们遵循其句子分割和分词方式。对于其他数据，我们使用可训练的分词器，只需提供少量句子和分词断点示例，就能轻松适应新语言。
  • 分词是识别输入句子中标记/主题的过程，有助于显著减少搜索范围。其优点包括减少存储标记所需的存储空间，以及有效利用存储空间。例如，输入英文句子 “Ram likes Sita, I likes sweets, I want sweets” 和马拉地语句子进行分词后，将句子拆分成单词。

graph LR
    A[输入句子] --> B[分词]
    B --> C[输出单词]