摘要
维吾尔语机器翻译作为我国低资源机器翻译研究的重要任务之一,其发展与应用可以更好地促进不同地区和民族之间的文化交流与贸易往来。然而,维吾尔语作为一种黏着性语言,在机器翻译领域存在形态复杂、语料稀缺等问题。近年来,在维吾尔语机器翻译发展的不同阶段,研究者们针对其特点在算法和模型上不断优化与创新,取得了一定的研究成果,但缺乏系统性的综述。文中全面回顾了维吾尔语机器翻译的相关研究,并根据方法的不同将其分为基于规则和实例的维吾尔语机器翻译、基于统计的维吾尔语机器翻译以及基于神经网络的维吾尔语机器翻译三种类型。同时,对相关学术活动和语料库资源进行了汇总。为进一步探索维吾尔语机器翻译的潜力,文中还采用了ChatGPT模型对维吾尔语-汉语机器翻译任务进行了初步尝试,实验表明,在Few-shot情景下,随着示例数的增加,翻译性能先升后降,10-shot时表现最佳;此外,思维链方法在维吾尔语机器翻译任务中并未展示出更优的翻译能力。最后,对维吾尔语机器翻译未来的研究方向进行了展望。
-
单位新疆财经大学; 北京联合大学