文档在线翻译系统的设计与实现开题报告

全文总字数：4391字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1研究背景和意义

随着互联网的快速发展和普遍应用，世界经济一体化进程的加速以及国际社会交流的日渐频繁，人们对语言翻译的需求与日俱增。根据维基百科的数据，目前互联网上存在数百种不同的语言，其中英语内容占互联网全部内容的一半左右，而以英语为母语的互联网用户只占全部互联网用户的四分之一。跨域语言屏障，获取互联网上更多的内容是持续增长的需求。但是传统的人工作业的方式已经远远不能满足如此迅猛增长的翻译需求，因此机器翻译的发展和改进迫在眉睫。也正是由于人们对于机器翻译的需求空前增长，机器翻译迎来了一个新的发展机遇。国际性的关于机器翻译研究的会议频繁召开，中国也取得了前所未有的成就。在市场需求的推动下，商用机器翻译系统迈入了实用化阶段，走进了市场，来到了用户面前。

机器翻译的历史最早可追溯到20世纪三四十年代。20世纪30年代初，法国科学家g.b.阿尔楚尼提出了用机器来进行翻译的想法。1933年，苏联发明家特罗扬斯基设计了把一种语言翻译成另一种语言的机器，并在同年9月5日登记了他的发明。早在1956年，我国就把这项研究列入了全国科学工作发展规划，是世界上第4个开始研究机器翻译的国家，60年代中期以后一度中断，70年代中期以来有了进一步的发展。现在，中国科学院计算技术研究所、哈尔滨工业大学等单位都在进行机器翻译的研究。

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容

（1）建立并训练英汉翻译深度学习模型，实现汉英语言中即时词汇和短文本的自动翻译。

（2）设计算法实现常见文档格式的编码和解码。提取文件中的格式和文本，并将译后文本以原格式写入到文件中保存。

3. 研究计划与安排

（1）第1周至第2周：查阅有关的参考资料并完成开题报告；翻译英文资料（不少于5000汉字），并交予指导教师检查。

（2）第3周至第4周：查阅文档，了解nmt相关知识，完成整个系统的前期设计工作，包括需求分析、架构设计。

（3）第5周至第6周：代码实现nmt模型，并使用响应平行语料据训练一种语言转换模型。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]zhang biao,xiong deyi,xie jun,sujinsong. neural machine translation with gru-gated attention model.[j]. ieeetransactions on neural networks and learning systems,2020.

[2]wenting fan,hongxu hou,hongbinwang,jinting li. improve mongolian-chinese translation by introducing smtinformation into nmt[p]. international conference on computer science andapplication engineering (csae 2017),2017.

[3]李超,徐云龙,华中伟,史梦安,张滢.一种基于python flask的web服务器端设计[j].信息与电脑(理论版),2019(08):87-88.