检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2004年第9期24卷 127-128,135页

作者：林贤明李堂秋史晓东厦门大学计算机科学系福建厦门361005

基于模板的机器翻译 (TemplateBasedMachineTranslation ,TBMT)系统需要一个具有较大规模、句型覆盖面广泛的模板库 ,而这样的模板库单凭手工无法构建 ,需要利用计算机自动构建 ,提出了一种利用基于动态规划的相似模型与基于系统聚类法... 详细信息

基于模板的机器翻译 (TemplateBasedMachineTranslation ,TBMT)系统需要一个具有较大规模、句型覆盖面广泛的模板库 ,而这样的模板库单凭手工无法构建 ,需要利用计算机自动构建 ,提出了一种利用基于动态规划的相似模型与基于系统聚类法的分类模型 ,从句子对齐的双语语料库中抽取模板库的方法。该方法是在句子对齐的语料库中 ,首先运用系统聚类法对其进行聚类 ,使得包含相同模板的句子对被聚成一类 ,然后根据句子的相似度模型计算句子之间的相似度 ,进而从各个子类中将模板抽取出来 ,构建出整个模板库。

关键词：模板库自动抽取系统聚类相似度模型基于模板的机器翻译

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基于模板的汉日机器翻译系统的研究与实现

基于模板的汉日机器翻译系统的研究与实现

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作者：吴闯东北大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的发展,不同文化间的交流呈现迅速上升的趋势。作为自然语言处理领域最具挑战性课题之一的机器翻译受到越来越多的研究机构的重视。本文在东北大学与日本富士施乐公司多年研究基础上,探讨了基于模板的汉日机器翻译方法(PB... 详细信息

随着互联网技术的发展,不同文化间的交流呈现迅速上升的趋势。作为自然语言处理领域最具挑战性课题之一的机器翻译受到越来越多的研究机构的重视。本文在东北大学与日本富士施乐公司多年研究基础上,探讨了基于模板的汉日机器翻译方法(PBMT),并实现了面向真实文本的汉日机器翻译系统。模板匹配和短语翻译是影响基于模板机器翻译性能的关键因素。本文通过基于文本-模板直接匹配、模板选优等方法改良了基于模板的机器翻译翻译方法,改善了机器翻译系统的性能。本文的主要内容包括： (1)本文通过面向机器翻译的文本-模板直接匹配改良了传统的PBMT在模板抽取方面的不足。该方法解决了由于目前句法分析器的性能还难以满足实际需要,使得模板抽出效果不理想,进而影响PBMT的翻译效果的问题。翻译模型根据候选模板对待翻译句子直接进行形式变换,之后计算二者之间的编辑距离,最后用回溯算法获取二者间的映射关系。 (2)本文通过模板选优模型改良了小模板误匹配和同一个翻译句子存在多个候选匹配模板等问题。模板选优模块是通过分析变换后的句子与源语模板之间的编辑距离、模板中短语译文翻译质量以及候选模板覆盖度三个因素来进行最优模板选择。 (3)模板翻译中短语的翻译质量直接影响最终译文的质量。本文通过构建独立的短语翻译引擎,并将基于文本-模板直接匹配的翻译引擎作为短语翻译引擎的一个子引擎,在定程度上解决了模板嵌套的问题,提高短语翻译质量。实验结果表明上述方法在汉日机器翻译上取得了令人满意的性能,翻译系统应用效果良好。

关键词：基于模板的机器翻译模板匹配短语翻译

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基于文本-模板直接匹配的机器翻译系统

基于文本-模板直接匹配的机器翻译系统

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第十届全国计算语言学学术会议

作者：吴闯吴宏林张俐刘绍明东北大学信息学院计算机软件研究所自然语言处理实验室日本富士施乐公司

模板匹配是影响基于模板的机器翻译(PBMT)性能的关键因素。本文提出了一种面向机器翻译的文本-模板直接匹配算法。该算法可绕过模板抽取步骤,将待翻译句子和实例库中的模板直接进行匹配,以避免复杂的语法分析。同时我们构建了基于文本-... 详细信息

模板匹配是影响基于模板的机器翻译(PBMT)性能的关键因素。本文提出了一种面向机器翻译的文本-模板直接匹配算法。该算法可绕过模板抽取步骤,将待翻译句子和实例库中的模板直接进行匹配,以避免复杂的语法分析。同时我们构建了基于文本-模板直接匹配的翻译引擎,并在引擎中引入模板选优模块解决模板误匹配问题。实验表明该方法可以达到令人满意的性能。

关键词：基于模板的机器翻译模板匹配模板选优

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面向模板机器翻译的文本生成技术研究

面向模板机器翻译的文本生成技术研究

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作者：杨怀志东北大学

学位级别：硕士

多年来,机器翻译一直是自然语言处理领域最重要和最具挑战性的课题之一。本文基于东北大学与日本富士施乐公司多年的研究,探讨并实现了基于模板的机器翻译方法,并重点研究了基于模板的翻译方法中译文生成时需要解决的关键技术。最优模... 详细信息

多年来,机器翻译一直是自然语言处理领域最重要和最具挑战性的课题之一。本文基于东北大学与日本富士施乐公司多年的研究,探讨并实现了基于模板的机器翻译方法,并重点研究了基于模板的翻译方法中译文生成时需要解决的关键技术。最优模板选取和短语翻译是影响模板机器翻译的关键因素,本文通过基于文本-模板直接匹配、模板选优等方法改良了最适模板的选择；同时通过引入词义消歧和冠词选择方法改良了短语翻译的质量,并从整体上改善了机器翻译系统的性能。本文的主要内容包括： (1)针对候选模板的选取,本文提出了基于文本-模板直接匹配的方法。传统方法先利用句法分析器从待译句子中抽取候选模板,然后再计算抽取的模板同模板库中模板的相似度。但目前句法分析器的性能还不能满足实际需求,抽取模板的效果不理想,由此会影响到后续的相似度计算。本文根据候选模板对待译句子直接进行变换,然后利用编辑距离计算两者的相似度,最后利用回溯算法获取两者的映射关系。 (2)模板的机器翻译中短语翻译的质量直接影响最终译文的质量,本文构建了独立的短语翻译模块,并将基于短语模板的方法作为短语翻译引擎的一个子模块。词义消歧问题是短语翻译中急需解决的问题,本文尝试了多种词义消歧方法,并将其融入到短语翻译引擎中；同时对英语译文生成时的冠词选择进行了探讨。实验结果表明基于文本-模板直接匹配的方法可以取得令人满意的性能,同时引入的词义消歧和冠词选择方法改善了译文的质量。

关键词：基于模板的机器翻译短语翻译词义消歧冠词选择

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