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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。 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
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1 项目简介机器翻译是利用计算机技术实现从一种自然语言(源语言)到另一种自然语言(目标语言)的转换(翻译),为此,就必须要有对源语言和对目标语言的了解,并要有一种好的处理机制,在这种机制中,有着包括人类常识在内的各种各样的知识。可以说,高性能机译研究是涉及语言学、计算机科学、人工智能等多个学科的综合性研究课题,它几乎涉及了语言信息处理的所有研究领域,是当前语言信息处理技术发展的“瓶颈”和突破口之一。机器翻译在技术实现上需要模拟人的复杂思维过程,理解各种语言学知识,并建立起复杂的推理计算模型,以实现两种自然语言之间的转换。 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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本文首先回顾了多语现象带给人类的种种不便。计算机网络的出现使得这一古老的问题更加突出。为解决这一问题,本文简要介绍了一种基于网络的机器翻译系统DLT(分布式语言翻译系统)。考虑到这一系统的复杂性和FAHQ在近期内是难以实现的。作者提出了一这基于国际语学中通用语法概念的网络语言通讯方法。 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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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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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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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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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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句型转换的机器翻译理论模型与一些处理方法 总被引：3，自引：0，他引：3
自动分词和译文生成处理是混合式汉英机器翻译的两个重要阶段。本文主要工作有：第一，讨论了机器翻译的理论模型；第二，给出了一个自动分词算法，提出了一个初步消歧方法；第三，建立汉英机器翻译的时态转换及相关匹配规则。 相似文献
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本文从语言的广义与狭义角度出发引出自然语言,对自然语言的三个特性分别加以说明,初步探讨了自然语言理解问题,对机器翻译进行阐述,指出机器翻译存在的难题所在,尝试性地预见自然语言理解的发展方向。 相似文献