面向EBMT的汉语句子模式构造

实例匹配是基于实例的机器翻译(Exanlple_Based Machine Translation,简称EBMT)系统实现的关键,它直接关系到EBMT系统本身的翻译质量。在基于模式的实例匹配方法中,模式的构造是基础。依据“谓词(或特殊词) 常见搭配成分”的形式构造汉语中常见的句子模式,并应用于汉英EBMT中的相似实例匹配。该模式构造方法可以有效地提高当前汉英EBMT系统的实现效率与准确率。     

EBMT中高效的维吾尔语单词散列表构造算法

基于实例的机器翻译(EBMT)是一种高效的机器翻译方法,如何快速地从海量实例模式库中找出与待翻译句子相似的候选实例,是EBMT研究的关键技术之一。统计分析维吾尔语单词字母的分布特征,构造了基于维吾尔语单词的倒排索引散列表,在等概率条件下,平均查找长度为1.59;依据散列冲突的同义词在维吾尔语料中出现的频率作为权值,提出了一种新颖的解决散列冲突的算法同义词次优树算法。实验显示,算法的性能比传统的顺序查找和二分查找算法分别高出了27.5 %,21.8%,证明了该算法在EBMT中有较高的检索效率。     

一种维吾尔语句子相似度算法的研究

基于实例的机器翻译是一种重要的机器翻译技术,句子相似度的衡量是基于实例机器翻译研究中最重要的一个内容。对于基于实例的维吾尔语机器翻译研究,维吾尔语句子相似度衡量的准确性,直接影响到最后翻译结果的输出。提出了一种维吾尔语句子相似度的计算方法,采用的基于词形特征的粗选算法、散列单词倒排索引能够有效提高算法的查找速度,快速从语料库中筛选出候选句子集合;多策略精选算法中采用基于维吾尔语词频的单词区分度算法、连续单词序列抽取算法,可以有效衡量两个维吾尔语句子的相似程度,实验结果证明算法是有效的。     

基于自动句对齐的相似古文句子检索

随着语料库语言学的兴起,基于实例的机器翻译(EBMT)得到越来越多的研究。如何快速准确地构建大规模古今汉语平行语料库,以及从大量的对齐实例(句子级)中检索和输入句子最相似的源句子是基于实例的古今汉语机器翻译必须解决的问题。本文综合考虑句子长度、汉字字形、标点符号三个因素提出了古今汉语句子互译模型,基于遗传算法、动态规划算法实现了古今汉语的自动句对齐。接着为古文句子建立全文索引,基于汉字的信息熵,本文设计与实现一种高效的最相似古文句子检索算法。最后给出了自动句对齐和最相似古文句子检索的实验结果。     

基于实例的机器翻译中实例匹配算法的研究

基于实例的机器翻译 (Example BasedMachineTranslation ,简称EBMT)通过模仿实例的翻译实现源文的翻译。在EBMT中 ,实例的匹配是关键 ,它直接关系到EBMT本身的翻译质量。文章通过对现有几类实例匹配算法的比较和研究 ,提出一种基于模式的实例匹配算法。     

基于实例的机器翻译中实例匹配算法的研究

基于实例的机器翻译(Example-Based Machine Translation,简称EBMT)通过模仿实例的翻译实现源文的翻译.在EBMT中,实例的匹配是关键,它直接关系到EBMT本身的翻译质量.文章通过对现有几类实例匹配算法的比较和研究,提出一种基于模式的实例匹配算法.     

大规模句子相似度计算方法

如何根据源语言文本从大规模语料库中找出其最相近的翻译实例,即句子相似度计算,是基于实例翻译方法的关键问题之一.本文提出一种多层次句子相似度计算方法首先基于句子的词表层特征和信息熵从大规模语料库中选择出少量候选实例,然后针对这些候选实例进行泛化匹配,从而计算出相似句子.在多策略机器翻译系统IHSMTS中的实验表明,当语料规模为20万英汉句对时,系统提取相似句子的召回率达96%,准确率达90%,充分说明了本文算法的有效性.     

基于CFN的相似度计算在实例机器翻译中的应用

在信息检索,文本挖掘以及基于实例的机器翻译中,相似度计算都是一个关键问题.在实例机器翻译中,相似度计算一般是基于字符、词的匹配以及向量空间模型,但基于句子语义结构的相似度研究还不多见.借助了汉语框架语义网(Chinese FrameNet,简称CFN)的场景语义描述优势,提出了一种新的面向EBMT进行实例相似度计算的方...     

汉英EBMT中的模式构造与应用

在基于实例的机器翻译(Example—Based Machine Translation，简称EBMT)中，实例的相似性判断是关键，它直接关系到EBMT本身的翻译质量。本文根据汉英EBMT的具体要求，基于模式方法进行汉语句子相似性判断。     

利用统计搭配模型改进基于实例的机器翻译

基于实例的机器翻译(example-based machine translation,简称EBMT)使用预处理过的双语例句作为主要翻译资源,通过编辑与待翻译句子匹配的翻译实例来生成译文.在EBMT系统中,翻译实例选择及译文选择对系统性能影响较大.提出利用统计搭配模型来增强EBMT系统中翻译实例选择及译文选择的能力,提高译文质量.首先,使用单语统计词对齐从单语语料中训练统计搭配模型.然后,利用该模型从3个方面提高EBMT的性能:(1)利用统计搭配模型估计待翻译句子与翻译实例之间的匹配度,从而增强系统的翻译实例选择能力;(2)通过引入候选译文与上下文之间搭配强度的估计来提高译文选择能力;(3)使用统计搭配模型检测翻译实例中被替换词的搭配词,同时根据新的替换词及上下文对搭配词进行矫正,进一步提高EBMT系统的译文质量.为了验证所提出的方法,在基于词的EBMT系统上评价了英汉翻译的译文质量.与基线系统相比,所提出的方法使译文的BLEU得分提高了4.73～6.48个百分点.在半结构化的EBMT系统上进一步检验了基于统计搭配模型的译文选择方法,从实验结果来看,该方法使译文的BLEU得分提高了1.82个百分点.同时,人工评价结果显示,改进后的半结构化EBMT系统的译文能够表达原文的大部分信息,并且具有较高的流利度.     

多策略机器翻译系统IHSMTS中实例模式泛化匹配算法

基于精确匹配的EBMT,由于翻译覆盖率过低,导致其难以大规模实际应用。本文提出一种实例模式泛化匹配算法,试图改善EBMT的翻译覆盖率:以输入的待翻译句子为目标导向,对候选翻译实例有针对性地进行实时泛化,使得算法既能满足实时文档翻译对速度的要求,又能充分利用系统使用过程中用户新添加和修改的翻译知识,从而总体上提高了系统的翻译覆盖率和翻译质量。实验结果表明,在语料规模为16 万句对的情况下,系统翻译覆盖率达到了75 %左右,充分说明了本文算法的有效性。     

Meaning preservation in Example-based Machine Translation with structural semantics

The main tasks in Example-based Machine Translation (EBMT) comprise of source text decomposition, following with translation examples matching and selection, and finally adaptation and recombination of the target translation. As the natural language is ambiguous in nature, the preservation of source text’s meaning throughout these processes is complex and challenging. A structural semantics is introduced, as an attempt towards meaning-based approach to improve the EBMT system. The structural semantics is used to support deeper semantic similarity measurement and impose structural constraints in translation examples selection. A semantic compositional structure is derived from the structural semantics of the selected translation examples. This semantic compositional structure serves as a representation structure to preserve the consistency and integrity of the input sentence’s meaning structure throughout the recombination process. In this paper, an English to Malay EBMT system is presented to demonstrate the practical application of this structural semantics. Evaluation of the translation test results shows that the new translation framework based on the structural semantics has outperformed the previous EBMT framework.     

基于短语串实例的汉藏辅助翻译

目前汉藏机器翻译的研究主要集中在基于规则的方法上,主要原因在于汉藏的平行语料等基础资源相对匮乏,不方便做大规模的基于统计的汉藏机器翻译实验。该文依据汉藏辅助翻译项目的实际需求,在平行语料资源较少的情况下,提出了一种基于短语串实例的机器翻译方法,为辅助翻译提供候选译文。该方法主要利用词语对齐信息来充分挖掘现有平行语料资源信息。实验结果表明,该文提出的基于短语串实例方法优于传统基于句子实例的翻译,能够检索出任意长度的短语串翻译实例。在实验测试集上,该方法与默认参数下的Moses相比,翻译的BULE值接近Moses,短语翻译实例串的召回率提高了约9.71%。在平均句长为20个词的测试语料上,翻译速度达到平均每句0.175s,满足辅助翻译实时性的要求。     

EBMT系统中的多词单元翻译词典获取研究

EBMT系统是一种基于语料库的机器翻译方法,其主要思想是通过类比原理进行翻译。如何从语料库中提取出一个实用的翻译词典进行系统的辅助翻译已经越来越多的引起关注。本文探讨了如何结合阈值和关联度提取的方法获取多词单元翻译词典,在这两种方法中,阈值提取受主观影响太大,关联值提取效率太低,都不能很好的满足翻译词典提取的要求。本文提出的算法利用阈值提取出备选多词单元,其中提出了四点规则弱化主观影响且保证全面覆盖所有多词单元,降低了阈值本身所带来的不精确度的影响,然后对计算结果进行三层过滤,进一步提高了准确率;该算法还合并了单词译成多词单元和多词单元互译两部分词典的提取,提高了工作效率。     

Example-based machine translation based on tree–string correspondence and statistical generation

This paper describes an example-based machine translation (EBMT) method based on tree–string correspondence (TSC) and statistical generation. In this method, the translation example is represented as a TSC, which is a triple consisting of a parse tree in the source language, a string in the target language, and the correspondence between the leaf node of the source-language tree and the substring of the target-language string. For an input sentence to be translated, it is first parsed into a tree. Then the TSC forest which best matches the input tree is searched for. Finally the translation is generated using a statistical generation model to combine the target-language strings of the TSCs. The generation model consists of three features: the semantic similarity between the tree in the TSC and the input tree, the translation probability of translating the source word into the target word, and the language-model probability for the target-language string. Based on the above method, we build an English-to-Chinese MT system. Experimental results indicate that the performance of our system is comparable with phrase-based statistical MT systems.