破解机器翻译

随着北京奥运会的日益临近,机器翻译受到广泛关注,目前正是它发展的最好时期。器翻译技术被列为21世纪世界十大科技难题第一位,但近来世界最大的搜索引擎Google公司在之机     

利用音译和网络挖掘翻译命名实体

本文提出了一种新颖的方法,综合利用音译和网络挖掘来提高命名实体翻译的效果。具体而言,首先利用音译模型生成一个候选翻译,然后利用音译信息配合网络挖掘获得更多的候选翻译。最后,使用最大熵(Maximum Entropy)模型综合考虑源词和候选翻译之间的各种特征,如发音相似度,上下文本特征,网页共现关系等,来排序得到的候选翻译,从而决定最终的翻译结果。实验结果显示我们的方法显著的提高了命名实体翻译的精确度。     

基于粘着性模糊规则的维汉机器翻译最大熵调序研究

针对维汉机器翻译中未登录词和译文乱序问题严重的现象, 结合维吾尔语粘着性语言特点以及最大熵分类算法, 提出了一种基于粘着性模糊规则的维汉机器翻译最大熵调序模型。该模型以最大熵模型为基础, 在维吾尔语词级别构建粘着性规则约束, 从训练语料中提取更加有效的调序规则来指导翻译解码过程。实验证明, 与当前主要MSD(mono、swap、discontinuous)等调序方法相比, 该方法较好地体现了维吾尔语的粘着性特点, 提高了译文质量。     

转换式机器翻译过程的相关处理研究

机器翻译涉及的技术很多。本文的主要工作有三部分：第一部分论述词处理的一些方法;第二部分讨论句型转换技术;第三部分探讨汉英机器翻译时译文生成的处理,包括建立汉英机器翻译的时态转换、相关匹配规则等。     

机器翻译系统跨领域移植方法的研究

机器翻译系统跨领域移植是降低系统开发代价的关键性因素。论文以翻译模板对训练语料库机器译文评测分数的贡献为依据,对其进行评价。从模板库中过滤出适应目标领域的翻译知识,以实现系统向新领域的快速移植。利用论文所提出的方法将一个通用领域的机器翻译系统向旅游领域进行移植,并使用来自旅游领域的2469句汉语句子作为测试语料进行开放测试。实验结果表明在开放测试中,机器译文的5元Nist评分提高了2.2807,上升了71.1%。     

基于结构对齐的统计机器翻译模型

从图同构角度给出树同构的性质,并阐述了结构异构与结构对齐之间的关系.在此基础上为建立结构映射关系,以及在翻译过程中融入句法结构信息,提出元结构、互译结构组概念及多层次结构对齐的体系.最后利用对数线性模型,给出基于元结构对齐的统计机器翻译模型.模型的翻译过程中,源语言句法树以元结构为单位进行分解,利用互译结构组映射知识,转换为目标语言句法树结构序列,从而根据结构模型信息对目标语实施调序和译文的生成.实验结果表明,本模型在对于翻译知识的泛化能力和翻译结果方面都优于基于短语的统计机器翻译模型.     

基于改进神经网络的韩语机器翻译系统设计

韩语机器翻译受到韵律格式影响,导致翻译的可靠性不好,提出基于改进神经网络的韩语机器翻译系统设计方法。采用语料库模型建立韩语机器翻译系统的双语平行语料库,建立以深度学习为基础的神经网络翻译语义控制模型,采用规则和模板的匹配方法,采用统计机器翻译的方法,构建以语义综合评估为翻译结构参数模型的韩语机器翻译自然语言处理模型,采用无监督的神经网络学习方法,建立韩语机器翻译的语义对照模型,实现迭代反向翻译和回译。系统构建中,设计了数据库模块、语义推荐模块、数据访问层模块和翻译生成模块,在改进神经网络模型下实现机器翻译系统设计。测试结果表明,该方法进行韩语机器翻译的可靠性较好,具有很好的语义连贯性、翻译一致性和翻译流利性,翻译输出的准确度较高。     

一种基于语料库的日语动词格框架自动构造技术

结合一个基于格语法的日汉机器翻译系统,针对现有系统日语动词格框架缺乏的现状,提出一种日语动词格框架自动构造方法.该方法基于类比与统计思想,从现有的少量人工构造的动词格框架和大量生语料出发,自动构造日语动词格框架.     

基于规则的维吾尔人名汉文机器翻译算法研究

人名机器翻译传统的方法是依赖于预先建立的对照词库.这种方法的缺点是,因为不断出现新的人名而建立丰富、全面的对照词库是不可能的. 研究了维吾尔人名汉文音译规则:读音规则,并在此基础上提出了一种新的基于规则的维吾尔人名汉文机器翻译方法.实验结果表明,该方法不需要建立两种语言的对照词库,完全不用考虑会出现的新的人名,算法实现简单,准确度高,完全克服了传统方法的缺点.