基于模糊逻辑的文本增强技术提升印度语系统计机器翻译性能

本研究针对印度语系在机器翻译(MT)中面临的数据稀缺和形态复杂性挑战，提出了一种创新的模糊逻辑文本增强(Fuzzy-based TA)方法。研究团队通过非精确匹配策略扩充低资源语言(LRL)训练数据，在印地语、泰米尔语等四种语言测试中实现BLEU值提升3.53、METEOR值提升6.247的显著效果，为低资源语言处理提供了可扩展的技术方案。

　　

在全球化数字时代，语言技术的不平衡发展正加剧着"语言鸿沟"——全球7000种语言中仅有6%获得充分研究，而印度语系等形态复杂语言在机器翻译领域长期面临数据稀缺、形态变异和领域术语三大瓶颈。传统神经机器翻译(NMT)虽在资源丰富语言中表现优异，但对Kinnauri-Pahari(kjo)等濒危语言，统计机器翻译(SMT)仍展现出特殊优势。这种技术选择困境背后，是低资源语言(LRL)普遍存在的"数据饥渴"现象：有限的平行语料难以覆盖复杂的形态变化，导致翻译系统频繁遭遇词汇表外(OOV)问题。

针对这一挑战，国内研究人员在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究中，创新性地将模糊逻辑(Fuzzy Logic)引入文本增强(TA)领域。团队设计了一套基于非精确匹配的增强流程：首先识别源语句中的低频词，通过模糊匹配检索近义替换词，经词对齐调整后生成新训练样本。该方法巧妙规避了传统回译(Back-translation)可能引发的语义偏移风险，在保持术语完整性的同时实现数据扩容。关键技术包括：1)基于模糊相似度的n-best匹配选择；2)源语句重构与目标端对齐；3)跨语言评估框架整合BLEU/METEOR双指标。

Results and discussion
实验选取印地语(Indo-Aryan)、泰米尔语/泰卢固语(Dravidian)及Kinnauri-Pahari(kjo)构成多维度测试集。数据显示：1)增强后的训练数据使所有语言对BLEU提升3.53±0.42，其中印地语-泰米尔语组合达到峰值改善；2)在语法敏感的METEOR指标上取得6.247点的显著进步，证实方法对形态复杂结构的适应性；3)自助重采样检验(p<0.01)验证了结果的统计显著性。

Conclusion
该研究突破性地证明了模糊逻辑在低资源语言处理中的双重价值：既作为数据增强的"安全阀"防止语义失真，又充当形态变体的"解码器"提升翻译鲁棒性。特别在印欧语系与达罗毗荼语系的跨语族翻译中，该方法展现出超越传统NMT的性价比优势。研究为700余种濒危语言的数字化保存提供了可扩展方案，其"小样本-高增益"的技术路径对医疗多语种术语翻译、跨境公共卫生信息共享等场景具有重要启示。未来工作可探索模糊阈值动态优化与深度强化学习的协同机制，进一步释放低资源语言的技术潜力。