面向专利机器翻译的要素句蜕识别和转换研究

为了改善专利机器翻译中要素句蜕的翻译效果,提出了一种基于规则的要素句蜕识别和转换方法。通过分析汉语要素句蜕的格式,提取了汉语要素句蜕的描述特征,在此基础上制定了要素句蜕的识别规则。通过对比汉英要素句蜕,总结了两者的差异,在此基础上制定了汉英要素句蜕的转换规则。最后,将识别规则和转换规则应用到一个已有的机器翻译系统中。测试结果表明,这种方法可以有效地实现对要素句蜕的识别和转换,进而提高了专利文本中要素句蜕的机器翻译效果。     

面向汉英机器翻译的包装句蜕处理

文中针对一种特殊的语言现象(HNC称为包装句蜕)进行了分析，目的是为机器翻译提供一些理论支持。首先从目前机器翻译系统所暴露的问题中提出研究包装句蜕的必要性，然后是对包装句蜕进行语言学描述及汉英对比分析，从可计算的角度提出了包装句蜕的判别方法，最后是包装句蜕的机器处理策略及规则。     

HNC作用效应句的汉英句类转换

作用效应句是作用句的一个特殊子类,是HNC57组基本句类中一个极富个性的重要句类。从HNC概念网络的角度看,作用效应句主要由使役类动词和逼迫类动词直接形成,或者由一般作用类动词(含泛动类动词) 通过“得”字结构间接形成。由这三类动词形成的作用效应句遵循不同的句类转换和格式转换规则,因此在汉英机器翻译中,需要采取不同的句类转换框架,以确保译文语句句法语义结构的正确性。初步的试验表明,有关作用效应句的这些句类-格式转换规则具有很好的适用性和覆盖率。     

基于边界感知的复杂名词短语的识别和转换研究

为了改善专利机器翻译中复杂名词短语的翻译效果,提出了一种基于规则的复杂名词短语识别和转换方法.通过分析汉英复杂名词短语的语义块和组合单元,利用边界感知策略,抽取汉语语言特征词,为汉语复杂名词短语中组合单元边界识别编制了57条识别规则,设计了合并策略,得到汉语复杂名词短语的形式化结构.通过对比汉英复杂名词短语的差异,确定了汉英复杂名词短语的转换策略.最后,将识别规则、合并策略和转换策略应用到一个机器翻译系统中.测试结果表明,所提方法可以有效地实现复杂名词短语的识别和转换,提高专利文本中复杂名词短语的机器翻译效果.     

面向汉英机器翻译的专利文献小句变换研究

专利文献的自动翻译是机器翻译的一个重要应用领域,复杂长句的翻译是汉英机器翻译的难点。本研究期望找出汉英复杂长句中小句变换的形式化转换规则。汉语复杂长句中会包含多个小句,这些小句都是独立存在的,但翻译成英语时,一般只有一个核一心小句,其他小句都变换成doing、todo、从句或短语等其它形式。文中以1300句汉英双语专利文献语料为研究对象,对汉语中的小句翻译为英语的变换情况进行分类研究,从小句句间关系、共享关系的角度出发,描述激活特征,并按五种变换方式分类,提出了十二条变换规则,小规模语料实验结果证明规则可行有效。下一步工作需要扩充研究语料,对语料进行更深入的挖掘和分析,在更大规模语料中验证规则的实用性。     

利用语句结构信息的机器翻译自动评测初探

机器翻译评测对机器翻译有着极其重要的意义,它对翻译系统性能的提高做出了很大的贡献,同时促进了机器翻译的发展.本文在HNC机器翻译策略的基础上,对翻译语料的句类转换和句式转换做了初步的研究,并利用句类转换和句式转换的理论,建立了基于句类信息的自动评测的打分机制.     

句型转换的消歧与译文生成处理研究

句型转换的消歧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,针对自然语言在各个层次上普遍存在的歧义性,对语言歧义的问题进行分析,论述了一些具体消歧方法;第二,建立了汉英机器翻译的时态转换及相关匹配规则,探讨了译文生成的处理。     

面向机器翻译的句类依存树库构建及应用

该文以汉英机器翻译为应用目标,以概念层次网络理论的语义网络和句类分析方法为理论基础,探讨了句类依存树库构建的理论和标注实践等问题,描述了构建树库所需的概念类别标注集和句类关系标注集。并通过与已有汉语树库进行对比,以汉语显性轻动词句的标注为例,分析了汉语句类依存树库的特点。该文在应用层面定义了面向汉英机器翻译的融句法语义信息于一体的“句类依存子树到串”双语转换模板,尝试基于汉语句类依存树库提取汉英转换模板。     

混合式机译中句型转换模块的设计与实现

句型转换和时态处理是混合式汉英机器翻译的两个重要阶段.主要介绍混合式机译中句型转换模块的设计与实现,其工作有:讨论词处理;建立汉英机器翻译的时态转换的匹配规则;给出了译文生成的一些处理方法.     

规则与统计结合进行汉英机器翻译消歧

采用基于转换的方法进行汉英机器翻译，在机器翻译的每个阶段（汉语切分、词性标注、句法语义分析、树转换、词串生成）采用规则方法和统计方法相结合进行消歧。实验结果表明：两种方法结合提高了机器翻译的正确率。     

名词团块分裂移位的计算机处理研究

在自然语言的语句中,名词团块的分裂现象十分常见,且伴随有移位的出现,对计算机处理及机器翻译准确率的影响极大。HNC理论借鉴现代汉语语法学对名词性词组分裂移位的研究成果,采用以主辅变换为核心的处理方式对这类现象进行处理,最终形成相关的处理规则,使得计算机可通过这类规则自动识别可分裂移位的语句,提高机器翻译的准确率。从计算语言学研究处理的角度,详细介绍HNC理论主辅变换的研究成果,以及如何形成处理规则并供计算机使用,以期提高名词团块分裂的机器识别及处理的准确率。     

面向口语翻译的双语语块自动识别

语块识别是实现“基于语块处理方法”的基础 .目前 ,针对单语语块的研究成果已有很多 ,但机器翻译更需要双语相关的语块分析 .该文根据口语翻译的实际需要 ,提出了“双语语块”的概念 .并在此基础上 ,实现了一种针对并行语料库进行双语语块自动识别的新方法 .该方法将统计和规则相结合 ,可同时保证双语语块的语义特性和句法规范 .通过在一个 6万句的旅馆预定领域口语语料库中的实验可以看出 ,该方法对汉英并行语料的双语语块识别正确率可达到 80 %左右 .     

汉英机器翻译中描述型复句的关系识别与处理

汉英机器翻译的复句处理不仅要依托于单句的处理,而且还要超越单句的辖域,深入考察复句内分句之间的内在联系.其中,在汉语描述型复句中存在着大量的无特定语言标记的非并列关系复句,为了辨别其中的内在联系,实现英语译文的正确生成,针对不同情况,给出了完整的关系判定规则,并提出采用中心分句动态判定方法来解决部分复句处理规则局部性的问题,最后通过实验系统得以验证.     

汉语中人称代词的消解研究

人称代词的消解是自然语言处理中十分重要的问题,人称代词消解,就是确定人称代词与先行语之间的相互关系,从而明确人称代词究竟指代什么对象,现有的许多应用系统,如文本摘要、信息抽取等采取了从文本中直接抽取句子的做法,而结果可能会含有某些无先行语的人称代词,使理解变得非常困难,人称代词消解无疑可以解决类似的问题。该文主要结合句类基本知识,根据人称代词所在语义块中的语义角色和人称代词对应的先行语可能的语义角色,给出了消解人称代词的基本规则。同时,作者也从句法的角度,结合局部焦点法给出了优选性规则。     

专利文本翻译中复杂长句翻译算法研究*

针对专利文本翻译中长句翻译的问题,提出了一种句子切分算法,即把长句切分成多个独立的小句后再进行翻译的方法。切分算法使用了概念层次网络（HNC）理论的语义特征来切分小句,切分算法和一个基于规则的基线翻译系统进行了融合,融合后的翻译系统的BLEU值达到0189 8,比融合前的系统提高了30%。实验结果证明,提出的方法可以有效地改进专利翻译效果。     

HNC理论的语句格式的新进展

为了适应语言中惯常出现的SVO表达语序，HNC理论对原有语句格式代码表（98版）进行了大幅度的调整，重点是重新界定基本格式的范围，扩充基本格式代码，使所有SVO语序的表达都可以用基本格式表示。同时，为了便于计算机处理和人类专家使用，新格式代码对代码中的每一数字都做了更加细致的约定，可以直接从代码得到具体的格式信息，而不用查阅格式代码表。本文详细说明了新版格式代码的设计思路及其带来的新变化，指出了新版格式代码与98版格式代码表的不同。