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近些年来,由于国内外信息交流量增大、交流速度增加,人们或多或少都会使用一些翻译软件以便快速地获取信息。然而无论是以词汇为主的机器翻译系统还是以句法为主的机器翻译系统或是以语义为主的机器翻译系统都或多或少存在一些不尽如人意的地方。本文从语义学的并置理论出发,利用一些翻译软件对一些搭配用法的翻译结果进行搜索,然后发现问题并提出改进方法,以期探寻出机器翻译未来改进的方向,使机器翻译的译文质量得到提高。 相似文献
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自从信息技术和人工智能技术大发展以来,社会上就存在"机器翻译是否有一天会取代人工翻译"的忧虑,此种忧虑显然将"机器翻译"和"人工翻译"两者放在了对立的位置。本文笔者将从机器翻译与计算机辅助翻译(CAT)发展的角度切入,通过实证分析的方法,论述机器翻译和人工翻译之间的关系实质上是相辅相成的。此外,笔者通过知网的文献检索,发现关于机器翻译与计算机辅助翻译这一主题,以往大多数的研究都着眼于"机器翻译的准确性""机器翻译的应用""在本科翻译教学中的应用""CAT的技术原理研究"等等技术以及应用层面的研究,很少有研究将CAT以及机翻技术的发展和机翻与人工翻译的关系这个问题联系在一起,本文将尝试对此问题进行研究。 相似文献
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计算机涉足语言翻译主要在两大领域:机器辅助翻译和机器翻译。机器辅助多发生在词汇或文化层级,机器翻译发生在语篇层级对翻译的意义更大。机器翻译就是电脑以软件和网络为媒介,提供译文,帮助人们消除语言障碍。但是,语言转换不仅是不同语言词汇间的转换,还是句法、语义的语篇整合。建立成功的语篇语料库是解决问题的方式之一。人工智能的发展也会促进机器翻译的提高。 相似文献
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在信息发达的当今社会,传统的人工翻译无法满足西藏社会发展对于藏文翻译的巨大需求,藏文机器翻译的实现是亟待解决的问题,文章采用基于规则的方法研究藏文机器翻译,提出了基于句型模板的汉藏句型转换算法,结合源文预处理和词典知识库实现汉藏机器互译。 相似文献
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理想的机器翻译系统应该是全自动高质量的批处理式系统,在目前的计算语言学发展水平下,计算机还无法彻底解决自然语言的错综复杂现象,达到全自动高质量的翻译。本文认为人机交互的方法是最自然的手段,用户易学易会,具有广阔的发展前景。文章详细地分析归纳汉—英机器翻译的歧义问题,总结了现有的解决歧义的手段,提出了用人机对话解决歧义问题的交互式汉—英机器翻译的思想,并从语言学的角度提供了论据。基于这一思想设计的CEMT—Ⅱ汉英机器翻译系统模型已基本完成。 相似文献
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藏汉英三语在句法结构上存在很多差异。文章拟从句法角度对藏汉英三语在基本句型的差异进行对比分析,找出它们的异同,从而总结三语的翻译规律。笔者希望研究所得出的结论能够提高藏、汉、英三语翻译专业学生的翻译理论基础,提高他们的翻译水平;对教师更好的教授三语翻译课程给予一些理论支持。 相似文献
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随着IT产业的发展,机器语言翻译技术给大学英语中英汉、汉英翻译注入了新的因素。机器翻译的出现具有很强的时代意义和创新性思维特征,也带来了新的课题,即如何界定大学生翻译水平和培养大学生翻译能力。该课题将对机器翻译背景下的大学生翻译水平的测定和大学生的翻译能力的培养提出新设想。 相似文献
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【目的/意义】无论是统计机器翻译,还是神经机器翻译,训练数据通常来源复杂,主题多样,文体不一,与待
翻译目标文本的领域不能保证完全一致,导致领域自适应问题。目前机器翻译的领域自适应方法大多用主题模型
得到主题信息,将数据粗略划分为领域内(in-domain)和领域外(out-domain),缺乏更为明确的领域标签。【方法/过
程】本研究采用中图分类号作为领域标签,采用两种方法对汉语句子进行自动领域标注领域: 利用论文关键词和科
技词系统等知识组织构建领域知识库的领域标注方法;训练卷积神经网络的深度学习的领域标注方法,通过神经
网络深度融合模型将这两种方法融合起来得到效果更佳的领域标注器,利用机器翻译的测试集获取领域标签集合
筛选其训练数据。【结果/结论】经过在神经机器翻译系统上进行测试,针对两个特定领域测试集,仅利用部分训练
数据就获取了比原始训练数据高约1.3BLEU得分（相对5.4%）的翻译结果,证明了本研究方法的有效性和可行性。 相似文献