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面向专利领域的机器翻译近年来已成为机器翻译的重要应用领域之一。本文提出了一个汉英专利文本机器翻译融合系统,该系统以规则系统为主导搭建,并把规则翻译方法和基于短语的统计翻译系统相结合。在融合系统中,规则系统主要负责源语言的分析和转换阶段的处理,生成相应的源语言句法分析树与转换树,并确定目标语言的基本句法框架。统计翻译系统则在目标语生成阶段根据生成的目标语句法结构寻找合适的对译词形,并产生最终的候选译文。通过利用自动评测指标对融合系统进行测试,融合系统的结果均优于单个规则系统和统计系统的结果,表明了融合方法的有效性和可行性,可以改善系统的翻译性能,提高翻译质量。 相似文献
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平行语料库的规模对于统计机器翻译性能的提高具有重要作用,但是平行语料库的人工构建成本很高。针对这个问题,本文提出了一种低成本高效率的平行语料构建方法,利用枢轴语言作为桥梁,借助已有的机器翻译技术并融合主动学习方法构建目标语言对的大规模高质量平行语料库。本文通过以英语作为枢轴语言构建日汉平行语料库的实例研究,利用成熟的基于短语的统计机器翻译技术,描述了基于译文自动评测的良好译文选择方法、基于主动学习的语料选取方法、以及翻译系统的更新迭代和评价实验。实验结果表明,本文提出的方法能够快速构建日汉平行语料,并有效提高日汉翻译系统的性能。 相似文献
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本文介绍了基于实例的机器翻译引擎KyotoEBMT 的框架。为了保留语句的非局部结构,我们的系统运用“树到树”的方法对源语言和目标语言都进行了依存句法分析。我们的系统凭借在线的实例匹配和灵活的解码装置确保其最优的翻译效果。实验表明：该系统与当前流行的基于短语的统计机器翻译系统的BLEU 得分相当。该系统已开源可得。 相似文献
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针对专利文献句子偏长的特点,将统计机器翻译中的训练语料进行子句切割获取双语的子句序列,再采
用统计和规则相结合的策略来生成子句对齐,建立基于简单子句的双语语料来重新训练统计机器翻译系统,在一定程
度上改善了原有双语训练语料中的短语对齐和词对齐,可以更为深入地利用平行语料中蕴含的翻译信息,应用于专利
统计机器翻译中,在NTCIR-9的测试集上进行实验比较,获得较为满意的翻译效果。 相似文献
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跨语言检索中机器翻译技术的应用和进展 总被引：2，自引：0，他引：2
本文以跨语言检索为背景,主要介绍了机器翻译技术的应用和进展.文章介绍了跨语言检索中机器翻译技术的应用形式,简单回顾了机器翻译技术发展历史中出现的各种方法及其基本思想和优缺点,特别是近年来统计机器翻译的发展.本文通过一个实例较为详细地介绍了目前主流的基于短语的统计机器翻译原理,然后通过一个实际的新闻长句子对几个典型的基于规则的和基于统计的机器翻译系统的翻译结果给出了细致的比较和分析.最后对机器翻译在跨语言检索中的应用前景做出了展望. 相似文献
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[目的/意义]文章旨在探究将不同语义知识融入机器翻译模型能否增强机器翻译的效果以及何种语义知识的作用更为显著,以助力机器翻译研究与中华优秀传统文化的传承与传播。[方法/过程]研究选取了30万对精加工的《二十四史》“古代汉语-现代汉语”平行语料作为实验数据,基于神经机器翻译OpenNMT模型,通过三种不同的特征融合方法,将词边界知识、词性知识、实体知识和依存句法知识分别融入机器翻译模型的训练过程中。[结果/结论]不同语义知识与模型的融合对典籍翻译效果有不同的影响,词边界知识、词性知识、实体知识对机器翻译任务有一定的贡献且实体知识的贡献最大,依存句法知识无明显作用。 相似文献
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近两年来,神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）模型主导了机器翻译的研究,但是统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）在很多应用场合（尤其是专业领域）仍有较强的竞争力。如何利用深度学习技术提升现有统计机器翻译的水平成为研究者们关注的主要问题。由于语言模型是统计机器翻译中最核心的模块之一,本文主要从语言模型的角度入手,探索神经网络语言模型在统计机器翻译中的应用。本文分别探讨了基于词和基于短语的神经网络语言模型,在汉语到英语和汉语到日语的翻译实验表明神经网络语言模型能够显著改善统计机器翻译的译文质量。 相似文献
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