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汉语语句的自动改写   总被引:4,自引:1,他引:3  
在基于转换方式的口语机器翻译中,口语的多样性和不规则性加重了转换模块的处理负担。另外,由于缺少双语语料库和懂双语的语言学家,使得翻译知识的开发很困难或成本很高。为了解决这些问题,我们提出了在翻译前对源语言的语句进行自动改写的方法,试图通过加强源语言的处理来分散转换模块的负担。本文介绍了汉日口语机器翻译系统中汉语语句改写模块的开发。作者在分析了口语句子的改写目标后,提出了基于模板匹配的改写方法和从改写语料库中获取改写模板的半自动化方法。作者还介绍了改写模块的设计与实现。以及评价试验和结果。  相似文献
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鲁棒性是口语理解研究最具挑战性的关键问题之一.本文采用两个策略提高口语解析的鲁棒性:一是使用浅层统计理解框架,将口语解析简化为实体识别,并且以字取代词作为基本处理单元;二是在统计框架下,分别从特征提取和语料扩充两个角度充分利用领域信息.实验结果显示上述方法能有效提升语义解析性能.对于人机对话的测试集,当输入为语音识别结果时,解析性能(F1值)由75.27提升至90.24,输入为人工转抄结果时,性能由80.59提升至97.14.  相似文献
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