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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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应用BERT模型，设计了一种基于多任务联合学习的古籍文本信息标注工具，可实现对标点、专名信息的自动标注。相较于以往同类技术而言，该工具对人名、地名、时间名、书名的有效识别度更高，并将有助于“远读”方法在古籍文献领域的实现。以《四库全书》所收雍正《畿辅通志》为例，专名自动识别技术可快速提取文献出处、建筑设施的建造时间、人口分布等历史信息，也可以快速提取作家作品、经典意境。在对水利设施的兴建与对黄河水患的书写中，可以看出治河名臣李卫在编纂《畿辅通志》时的个人意志。 相似文献
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