检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘改琳李定顺张永强王瑛张静华潘婉莹杨薇高业艳 710021 陕西省西安市未央区学府中路2号

本发明公开了一种基于语料库的双语检索统计翻译系统，包括数据库，用于储存各类相关词表、语句、单词以及每个单词、语句对应的解释和应用案例数据；数据库更新模块、人机操作模块，包括键盘输入模块、手写输入模块以及语音输入模块，... 详细信息

标准号: CN105005561A

本发明公开了一种基于语料库的双语检索统计翻译系统，包括数据库，用于储存各类相关词表、语句、单词以及每个单词、语句对应的解释和应用案例数据；数据库更新模块、人机操作模块，包括键盘输入模块、手写输入模块以及语音输入模块，用于输入需要查询的英语数据或汉语数据，并将数据发送到数据识别单元；同时还用于输入信息调用命令；数据识别单元，数据分割单元，数据翻译模块，检索功能模块，词表功能模块，搭配词功能模块，词簇功能模块，主题性功能模块，词汇分类功能模块和自学功能模块。本发明可以选择不同的输入模式，检索过程简单快速，在得到检索结果时，可以得到该文本数据的分类、词句以及应用案例等数据，减省了用户的时间，使用方便。

关键词：功能模块词表数据识别单元应用案例语句单词检索数据库更新模块检索功能模块键盘输入模块人机操作模块手写输入模块数据分割单元语音输入模块词汇分类调用命令检索结果输入模式输入信息数据翻译统计翻译文本数据搭配词数据发语料库主题性双语一种词句数据库对应自学储存汉语查询英语分类解释公开选择需要

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基于短语的阿拉伯语到中文的机器翻译系统

引用

计算机应用研究 2009年第6期26卷 2306-2309页

作者：李凯郑洁蒋同海中国科学院新疆理化技术研究所多语种信息技术实验室乌鲁木齐830011

使用基于短语的统计翻译方法,搭建了一个简易的阿拉伯语到中文的翻译系统。核心的解码器采用了log-linear直接翻译模型进行开发,在系统中使用了大量的开源软件进行语料库的预处理,并讨论了该方向上尚未解决的问题和未来的发展趋势。

关键词：短语统计翻译阿拉伯语 log-linear 解码

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基于依存边转换和嵌入句子类型的机器翻译方法

基于依存边转换和嵌入句子类型的机器翻译方法

引用

作者：陈宏申中国科学院大学

学位级别：博士

机器翻译的发展历经基于规则的翻译方法、基于统计的方法方法和基于神经网络的翻译方法。纵观不同的翻译方法，机器翻译的建模过程，从基于规则的小空间精确推理，到基于统计方法的大空间概率化搜索，再到端到端的神经网络数值化词汇表... 详细信息

机器翻译的发展历经基于规则的翻译方法、基于统计的方法方法和基于神经网络的翻译方法。纵观不同的翻译方法，机器翻译的建模过程，从基于规则的小空间精确推理，到基于统计方法的大空间概率化搜索，再到端到端的神经网络数值化词汇表级的超大空间的分类搜索，搜索空间越来越大，知识表示的直观性越来越弱。基于规则的方法通常借助语言学知识实现源语言到目标语言的转换。其中，基于转换的方法，通过分析-转换-生成三个步骤构建翻译过程。首先对源语言进行句法分析，然后对源语言的句法树进行结构转换，最后生成目标语言译文。其每个步骤都是精确地推导完成的。统计机器翻译方法则将概率引入到翻译框架中。通过特征分数排序进行统计排歧。翻译的建模过程虽仍具有直观的可解释性，但搜索空间变大，噪声增强。神经网络翻译模型则将源语言到目标语言的映射通过纯数值化的向量的线性和非线性运算连接起来。其网络框架具有一定的直观可解释性，但翻译过程全部采用纯数值化的向量运算进行建模，不再具有直观的可解释性。\n 本文主要提出了两种改进的机器翻译方法:第一种是基于依存边转换的统计机器翻译方法，第二种是嵌入句子类型的神经网络机器翻译方法。前者是一种独立的基于句法的统计机器翻译方法，而后者是对现有基于注意力的神经网络机器翻译的一个改进。\n 现有的统计机器翻译方法包括基于词的方法、基于短语的方法和基于句法的方法。基于词的方法和基于短语的方法中，词语调序都是依赖于调序模型和语言模型的，虽然调序的方式非常灵活，但无法对长距离调序进行建模。基于句法的方法通过带变量的同步语法对长距离调序进行建模，但这种同步语法对调序的约束过于强烈，调序形式无法跳出同步语法的约束。本文提出的基于依存转换的机器翻译方法，保留了上述两类模型的优点，通过依存边转换，将源语言词语的依存关系转换成目标词语的依存关系，保留了目标语言句子中的长距离依赖，同时，目标语言的语序又不受同步语法的约束，而是使用独立的生成过程，确定目标语言的语序。\n 在神经网络机器翻译中，目标译文的生成依赖于解码器隐状态、上一个生成的词和注意力机制所关注的源端部分，没有考虑句子的整体类型。然而，句子的整体类型对句子的翻译有明显的帮助和直接影响。在汉英翻译中，特殊疑问句的疑问词在中文端常出现在句尾，而对应的英文端的则出现在句首。根据这一直觉，本文定义了一种隐含的细粒度的句子类型，并且把这种句子类型表示为一种句子类型向量形式，融入到神经网络机器翻译中。句子类型向量推导器作为整个网络的一个组件，与其他网络部分完全融为一体，以神经网络翻译为目标，整体训练。\n 本文的主要研究成果包括:\n 1.基于依存边的转换翻译模型\n 之前的基于句法的统计机器翻译模型通常采用同步文法建模翻译的过程，几乎没有工作采用基于分析-转换-生成的方式。本文，本文展示了基于规则的分析-转换-生成的方法在统计机器翻译下的实践。这里主要包括三个步骤:句法分析，句法结构转化和目标语言生成。每个部分独立建模，打破了同步文法的约束。本文采用依存边作为基本的操作单元。大规模的实验显示，在汉英翻译上，本文的模型取得了当前主流水准的效果，此外，本文的翻译规则相比于基于短语的模型要小得多。\n 2.依存边转换翻译规则编码解码器\n 统计机器翻译模型，特别是基于句法的翻译模型，其翻译单元在保留足够的翻译信息以及翻译单元在翻译新句子时的泛化能力上始终存在着一个平衡。神经网络被成功用于统计机器翻译模型中的调序和端到端机器翻译中。本文提出了一个新颖的基于神经网络的句法翻译规则编码解码器一依存边转换翻译规则编码解码器(DETED)，它利用一条转换翻译规则的源端以及源端的上下文作为输入，以依存边转换翻译规则的目标端作为输出。它不仅保留了依存边一这种最简单的句法翻译规则的灵活性，保证了翻译规则的泛化能力，同时通过上下文信息增强了转换翻译规则的匹配能力。编码解码器的结构非常简洁，它将翻译规则的源端作为输入，同时生成翻译规则目标端的对应翻译以及依存边的位置关系。本文使用编码解码器对解码时所用到的依存边转换翻译规则打分。本文在三个NIST测试集上的实验显示，相较于基线系统，平均有1.39个BLEU的提升。\n 3.嵌入句子类型的神经网络机器翻译模型\n 端到端的神经网络机器翻译(NMT)学习给定一个源语言句子下的目标语言句子的条件概率。目标语言的译文生成依赖于解码器隐状态、目标译文的上一个词和基于注意力机制所关注的源端部分。句子的整体类型较少被考虑。本文提出了一个嵌入句子类型的神经网络机器翻译模型(SCENMT)自动发掘句子间的关系。给定一个源语言句子，本文首先根据学习得到的源语言句子表示生成一个句子类型向量，然后利用句子类型向量影响翻译过程。本文模型的所有参数均随机初始化

关键词：机器翻译依存边转换统计翻译神经网络翻译

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基于电话的英汉-汉英双向语音翻译系统(英文)

基于电话的英汉-汉英双向语音翻译系统(英文)

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20th International Conference on Computer Processing of Oriental Languages

作者：于胜民苏牧韩兆兵胡晟解国栋胡日勒张树武徐波中科院自动化所高技术创新中心中科院自动化所高技术创新中心中科院自动化所高技术创新中心中科院自动化所高技术创新中心中科院自动化所模式识别国家重点实验室中科院自动化所模式识别国家重点实验室中科院自动化所高技术创新中心中科院自动化所高技术创新中心

本文介绍了一个基于电话(包括移动电话)的英汉-汉英双向语音翻译系统。设计这个系统的最初目的是让使用不同语言的人们能够自由的进行信息交流。系统中的语音识别引擎使用的是大词汇量连续语音识别技术。翻译部分包含多个翻译引擎:1)基... 详细信息

本文介绍了一个基于电话(包括移动电话)的英汉-汉英双向语音翻译系统。设计这个系统的最初目的是让使用不同语言的人们能够自由的进行信息交流。系统中的语音识别引擎使用的是大词汇量连续语音识别技术。翻译部分包含多个翻译引擎:1)基于模板匹配的翻译引擎,2)基于中间语义格式的翻译引擎,3)统计翻译引擎。翻译结果由语音合成模块合成为相应的语音进行输出。此系统使用了客户端-服务器架构,电话语音卡是客户端(电话)和服务器(PC)之间进行通信的桥梁。由于受到训练语料的限制,本系统目前仅限于旅馆预订领域,今后可以扩展到其他应用领域(交通、旅游及信息查询等)。文中还给出了一些初步的实验结果。

关键词：多翻译引擎模板匹配中间语义格式统计翻译电话语音识别大词汇量连续语音识别

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翻译词序信息输出装置、翻译词序信息输出方法及存储介质

翻译词序信息输出装置、翻译词序信息输出方法及存储介质

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作者：后藤功雄日本东京

以往在统计翻译中难以正确确定翻译的词序。通过一种翻译词序信息输出装置，在已知目前已翻译的用语的状态下，能够在源语言句中正确确定下一个应翻译的用语，该翻译词序信息输出装置具备：语句存储部，能够存储源语言句；权重向量存储... 详细信息

标准号: CN105144149A

以往在统计翻译中难以正确确定翻译的词序。通过一种翻译词序信息输出装置，在已知目前已翻译的用语的状态下，能够在源语言句中正确确定下一个应翻译的用语，该翻译词序信息输出装置具备：语句存储部，能够存储源语言句；权重向量存储部，能够存储权重向量；接受部，用于接受当前用语的当前用语位置，所述当前用语是当前的翻译对象的用语；候选取得部，从源语言句中取得当前用语位置以及作为当前用语之后下一个被翻译的候选的一个以上下一个用语位置候选；向量取得部，使用当前用语、下一个用语候选以及源语言句，取得具有两个以上要素的向量；概率信息取得部，使用向量和权重向量，按照一个以上的各下一个用语位置候选分别取得概率信息，其中，所述概率信息为，关于一个以上的各下一个用语位置候选的用语为当前用语之后下一个被翻译的下一个用语的概率的信息；以及输出部，用于输出概率信息。

关键词：用语下一个翻译源语言句概率信息权重向量取得部词序信息输出装置向量存储翻译对象输出概率统计翻译语句存储存储部接受部输出部向量和两个一种已知确定正确概率要素接受

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