【摘 要】
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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
【机 构】
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大连海事大学航海学院; 亿海蓝(北京)数据技术股份公司;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3132019400);国家自然科学基金资助项目(51579025)
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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. 为了弥补Transformer模型受语料库规模的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.
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