AIS拼音船名到汉字的智能翻译技术

• 作者: 李琦 李超 李邵喜 潘明阳 盛尊阔 韩斌
• 来源期刊: 大连海事大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 船舶 自动识别系统(AIS) 船名翻译 深度学习 隐马尔科夫链(HMM) 联合翻译模型
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 41-48
• 页数: 8页
• 分类号: U644
• 语种: 中文
• DOI: 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2020.02.006

摘要

针对航海领域中船舶自动识别系统(AIS)无法利用中文给我国使用者带来的识别障碍问题,研究了AIS拼音信息到汉字的智能翻译技术.在建立标准化汉字和拼音船名语料库的基础上,分别搭建了基于Seq2Seq和Transformer框架的智能船名翻译的深度学习模型.通过在同一数据集上的性能对比分析发现,Transformer模型具有更好的效果.为弥补Transformer模型受语料库规模限制而带来的翻译损失,进一步研究了其与隐马尔科夫链(HMM)的联合翻译模型,最终,在测试集上达到了98.92％的准确率,实现了对AIS拼音船名的精准匹配和合理翻译.该模型同样适用于AIS中目的港等拼音信息到汉字的翻译,对于提升AIS信息使用者的体验具有实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李超	大连海事大学航海学院	27	131	6.0	11.0
2	李邵喜	大连海事大学航海学院	11	68	6.0	8.0
3	潘明阳	大连海事大学航海学院	22	253	9.0	15.0
4	李琦	大连海事大学航海学院	23	12	2.0	2.0