基于自动抽取词汇信息的双语句子对齐

双语语料库句子对齐已成为新一代机器翻译研究中的一个至关重要的问题.对齐方法主要有基于长度的方法和基于词汇的方法,两者各具特点:前者实现简单、效率高,但精度低;后者精度高但实现复杂.本文提出一种新的对齐方法,首先利用基于长度的方法对文本进行粗对齐,然后在双语平行文本中确定锚点并自动抽取双语对应的关键词汇,降低了对齐问题的复杂度并减少了错误的蔓延.最后再利用所得到的词汇对应信息进行句子的对齐.这种方法融合了基于长度和基于词汇方法的优点,实验表明,它很大程度地提高了对齐的精度.     

面向机器翻译的藏语短语句法研究

针对现代藏语句法,在参照宾大中文树库的基础上,构建藏语短语句法树库,并建立了树库编辑工具,为藏汉机器翻译服务。在短语句法树库的基础上,提出一种融合藏语句法特征的藏汉机器翻译方法。实验分析结果表明,该方法可以很好地应用于藏汉机器翻译系统。     

交互式译系统IHSMTS的多策略翻译引擎

IHSMTS采用了多策略的翻译方式，融合了RBMT，EBMT和机助人译等思想，提高了自动构造文的质量，并实现了良好的经验记忆和知识自动获取，同时，采用智能人的机交互技术，构建了一个机组翻译平台，文章介绍了IHSMTS的翻译处理原理和系统关键技术的实现方法。     

融入双语最大名词短语的机器翻译模型

在统计机器翻译中融入有价值的句法层面的语言学知识,对于推动统计机器翻译的发展,具有重要的理论意义和应用价值。提出了三种由简到繁的把双语最大名词短语融入到统计翻译模型的策略,整体翻译性能逐步上升。Method-III采用“分而治之”的策略,以“硬约束”的方式在统计机器翻译中融入最大名词短语,并在双语最大名词短语层面上,融合了短语翻译模型和层次短语模型,对翻译系统的改善最显著。所述策略显著提高了短语翻译模型的质量,在复杂长句翻译中,Method-III的BLEU值比基于短语的基线翻译模型提高了3.03%。     

引入韵律结构信息的层次短语模型改进研究

随着自然语言处理研究的不断深入,人们不但迫切需要挖掘文本更多的潜在语言学信息,而且还力图通过机器学习预测这些潜在的语言学知识,以便更加有效地提高机器翻译的性能,同时为计算语言学服务。韵律作为语音学方面的知识,已经广泛用于到语音合成、文音转换、语音翻译各个语音方面,对基于语音的自然语言处理起到不可替代的作用。该文对韵律信息如何,并以何种方式改进机器翻译进行了介绍,并通过实验验证韵律信息对层次短语模型有改进。     

专业翻译领域的首选技术——翻译记忆

机器翻译在中国 纵观当前国内翻译软件市场,今天译“星”,明日译“霸”,群雄并起,竞争激烈。仔细分析这些产品之后,我们可以将其分为两大类:电子辞典和机器翻译。 电子辞典的优点自不待言,对词的翻译准确而且快速,但在专业翻译领域,电子辞典所能做的毕竟十分有限。 机器翻译又称自动化翻译,其宗旨是在一定范围或一定领域内取代翻译人员的劳动。但语言是一套非常复杂的系     

利用上下文信息的统计机器翻译领域自适应

统计机器翻译系统用于翻译领域文本时,常常会遇到跨领域的问题 当待翻译文本与训练语料来自同一领域时,通常会得到较好的翻译效果;当领域差别较大时,翻译质量会明显下降。某个特定领域的双语平行语料是有限的,相对来说,领域混杂的平行语料和特定领域的单语文本更容易获得。该文充分利用这一特点,提出了一种包含领域信息的翻译概率计算模型,该模型联合使用混合领域双语和特定领域源语言单语进行机器翻译领域自适应。实验显示,自适应模型在IWSLT机器翻译评测3个测试集上均比Baseline有提高,证明了该文方法的有效性。     

面向统计机器翻译的重对齐方法研究

词对齐是统计机器翻译中的重要技术之一。该文提出了一种重对齐方法,它在IBM models获得的正反双向词对齐的基础上,确定出正反双向对齐不一致的部分。之后,对双向词对齐不一致的部分进行重新对齐以得到更好的对称化的词对齐结果。此外,该文提出的方法还可以利用大规模单语语料来强化对齐结果。实验结果表明,相比在统计机器翻译中广泛使用的基于启发信息的词对齐对称化方法,该文提出的方法可以使统计机器翻译系统得到更高的翻译准确率。     

面向维汉机器翻译的语料筛选技术研究*

统计机器翻译是近十年来的主流机器翻译技术,其在维汉机器翻译中良好的性能已经得到了广泛的认可。维汉统计机器翻译的最终翻译性能同样是受这几方面的影响：翻译模型、语言模型、语料质量和规模等。本文旨在通过对维汉双语训练语料的筛选来提高最终的机器翻译性能。在相关学者的研究基础上,本文提出了改进的IBM1模型评价句对齐质量、双语语言模型困惑度进行语料筛选和多种筛选指标综合求交集的方法。这些方法没有语言特性的依赖,支持维汉双语语料的筛选。通过实验可证明,使用这些方法筛选而来的语料训练出的维汉翻译模型的性能更优。     

汉蒙统计机器翻译中的形态学方法研究

该文将形态学方法引入到汉蒙统计机器翻译的研究中,尝试解决译文词形选择及语序混乱问题。首先介绍语料库的准备对原始汉蒙平行语料库进行词法分析及标注,得到两组基础语料库,再由基础语料库生成两组用于形态学实验的派生语料库。其次阐述统计模型的训练,包括语言模型、翻译模型及生成模型。同时讨论了解码的扩展问题。最后重点分析两组形态学方法实验词素模型实验和factored方法实验。结果表明,相对于基线(baseline)实验,引入形态学方法后两组实验的BLEU评分均有所提高,译文词形选择及语序混乱问题得到了一定程度的解决。