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在基于短语的统计机器翻译中,短语表是解码器工作的核心部分,它主要包含了源端和目标端短语的翻译概率和词汇互译概率;但传统的短语表数量庞大,并且领域自适应能力差。为了在解码过程中挑选出更高质量的短语对,适当减少内存消耗和缩小解码空间,本文介绍了一个简单易行的基于主题模型的统计机器翻译系统的实现:首先使用LDA工具建立主题模型,然后把主题模型信息嵌入到短语表中,最后为解码器设计一个预处理模块可以使解码器不需要改变就可以在翻译过程中根据主题选择合适的短语对,从而提高了翻译的效率和质量。 相似文献
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让计算机进行自然语言翻译一直是人类长期追求的目标之一,同时也是人工智能的最终目标之一。近年来神经机器翻译是研究者最青睐的方法,但像藏汉机器翻译属于低资源语言上的翻译效果并不是很理想。文章回顾了机器翻译技术的发展历程并简述研究现状,接着对近几年的藏汉机器翻译方法进行了简要的介绍。 相似文献
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机器翻译中,介词短语的附着最能引起句法分析歧义。传统语法将介词短语的附着看成是二元问题。本文在系统功能语法的指导下,将介词短语附着问题转化为三元问题。统计自建的商务英语双语语料库发现,介词短语的第三类附着也大量存在,值得区分。 相似文献
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研究提高翻译算法的翻译准确性问题。由于英语名词短语语法复杂、规则多,导致传统机器翻译算法存在效率低、准确率不高难题。为提高英语名词短语识别准确率,提出一种粗糙集的名词短语识别方法。粗糙集方法把英语名词短语识别当成一个决策问题,通过粗糙集理论对特征约简和规则优化,最后对其进行进识别。采用粗糙集方法对WSJ英语名词短语样本进行仿真实验,仿真结果表明,粗糙集的名词短语识别正确率高于其它翻译方法,是一种有效英语名词短语机器识别方法。为实际设计提供依据。 相似文献
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正让计算机理解人类自然语言,通过机器翻译技术解决人类语言障碍,不仅是人们长期以来的追求和理想,也是广大自然语言处理和机器翻译研究人员共同努力的方向。北京交通大学计算机与信息技术学院副教授徐金安便是其中杰出的一位。二十余载的刻苦攻关和不懈努力,徐金安在自然语言处理及机器翻译方面的相关研究,尤其是在黏着语系与孤立语系及曲折语系之间的翻译方面,摸索出了一条独具特色的研究新路,使诸如日语、韩语、维语等语言与汉语、英语之间的机器翻译理论前进了一步。十年海外科研路硕果累累徐金安出生于才俊辈出的荆楚之地——湖北荆州,1988年,他以优异的成绩考入北方交通大学通信 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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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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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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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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郑保山 《中国科技期刊研究》1998,9(3):169-171
中文文摘中包含相当部分的译自英文的文摘,作者以《美国化学文摘》为例,说明了机器翻译在二次文献中的具体应用,并全面地讨论了采用JFY-5英汉机器翻译系统在二次文献中的使用方法。 相似文献
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机器可读电子词典是一切自然语言处理系统特别是机器翻译系统的基础。机器翻译的研究实践表明,没有高质量的词典,也就没有高质量的译文。每个机译系统都要在机译词典上花费大量的人力和投资,因此本文就建立这样一套通用的支持机器翻译的电子词典,提出若干设想加以讨论。 相似文献