自动化专业多引擎机器翻译研究

提出了自动化专业文献多引擎机器翻译系统的建立模型,该模型主要包括四个微引擎：基于实例微引擎系统、基于模板微引擎系统、基于规则微引擎系统、基于统计微引擎系统,并结合自动化专业文献双语平行语料库,模拟了专业文摘在系统中的翻译流程．说明了每个微引擎对待翻译语料的处理方式和处理后的结果。     

自动化专业多引擎机器翻译研究

提出了自动化专业文献多引擎机器翻译系统的建立模型,该模型主要包括四个微引擎:基于实例微引擎系统、基于模板微引擎系统、基于规则微引擎系统、基于统计微引擎系统,并结合自动化专业文献双语平行语料库,模拟了专业文摘在系统中的翻译流程,说明了每个微引擎对待翻译语料的处理方式和处理后的结果。     

多策略机器翻译研究综述

该文全面综述和分析了多策略机器翻译的研究。根据所采用策略方式的差异,我们将多策略机器翻译分为系统级策略融合和模块级策略融合。在分别介绍了不同的翻译方法后,着重介绍了系统级策略融合和模块级策略融合各自具有代表性的研究工作。最后,对多策略机器翻译的研究进行了展望。     

联合式多引擎维汉机器翻译系统

根据维吾尔语形态变化丰富的特殊性,搭建一个基于Factored的维汉机器翻译系统,将Factored系统和基于层次短语的Joshua翻译系统以及Moses中基于句法的翻译模型进行系统融合,构建混淆网络。提出一种词级和句子级联合融合的维汉机器翻译方法,利用一致性网络进行词级融合,并采用最小贝叶斯算法进行句子级融合。实验结果表明,联合式多引擎方法能提高1.72%个BLUE-SBP值。     

一种小型汉英翻译软件的设计原理及实现

本文介绍了自然语言理解在机器翻译中的应用,采用基于规则的方法,实现了翻译一类语句的汉译英机器翻译软件,并完整介绍了系统实现的算法原理和编程实现步骤.     

机器翻译辅助开发平台的设计与实现

介绍了一个机器翻译辅助开发平台MTDevStudio中的部分关键技术,包括模型定义、句法树操作的实现、语料库规则提取与统计分析、翻译引擎的评测等,重点对基于规则的机器翻译的辅助开发实现进行了介绍。该平台有利于减少机器翻译过程中的大量重复性工作,使研究者致力于自然语言理解的核心理论研究。与其它辅助工具相比,该平台致力于集成机器翻译涉及到的全面工作,用户可以自定义机器翻译模型,可扩展性好,并由机器翻译专家实际参与使用、评价,取得了不错的效果。     

汉蒙统计机器翻译中的调序方法研究

在基于短语的汉蒙统计机器翻译系统的研究中,我们发现存在着严重的语序错误。该文在对汉语和蒙古语句子语序进行研究的基础上,提出了基于蒙古语语序的汉语句子调序方法; 同时介绍了调序规则和调序算法的设计;最后给出了具体实验。实验证明这种方法明显提高了现有汉蒙机器翻译系统的性能。     

迈创嵌入式口语机器翻译系统的研制

本文论述了嵌入式口语机器翻译系统(以下简称"口语翻译系统")的开发背景和必要性,同时针对口语翻译系统应用的实际情况说明系统在开发过程中需要解决的一些问题,并从关键技术创新的角度阐述了迈创嵌入式口语机器翻译系统(以下简称"迈创口语系统")的技术特点.该系统采用一个翻译引擎来实现英语和汉语的互译.系统的双语句子调试将近有20余万条,从而使系统的语言翻译质量得到了改善.     

汉英机器翻译中时体态处理

作为机器翻译系统，我们必须处理目标语中句子的时态和体态。介绍了汉语中句子的时体态形式，给出了汉语中时态、体态抽取分析算法，归纳出汉英机器翻译时时体态转换规则，介绍了时体态处理系统流程。     

IHSMTS中实例模式获取机制的设计与实现

IHSMTS是一种交互式多策略机器翻译系统。给出了该系统中模式知识获取机制的设计和实现方法，在这种模式知识获取机制中有机地结合了多种知识获取方式，包括：人机交互方式、基于机器翻译的源译文对照信息的自动获取、模式精炼方式和基于先验双语语料对齐的批量方式等，并通过模式验证算法实现对冗余、冲突等的检查，从而保证加入到模式库中的模式知识的单调递增生，同时实现模式适应性和准确性的平衡，使系统能够对实例模式库进行动态添加完善，从而动态递增地改善翻译效果。     

日汉机器翻译系统中的多Agent研究

机器翻译系统提高译文质量是一个关键性的难题。本文探讨如何在多方法的机器翻译系统中引入多Agent组织结构,并提出一种多层次多Agent组织结构 - 类工程组织结构,使用登记表通讯策略。该组织结构应用在多翻译方法的日汉MTS中,使翻译质量有了较大的改善。     

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。     

基于统计和模板的双层汉蒙翻译研究

为了提高汉蒙翻译系统的翻译准确率,提出了在短语基础上结合模板的方法自动抽取模板结构;解码时,首先进行模板匹配,套用模板结构进行翻译,然后再按照Beam Search搜索算法进行后续翻译。该方法可以有效地解决单一的统计翻译中语序错误。以汉蒙翻译为例,实验结果显示此方法可以有效地提高翻译效果。在农业领域的汉蒙翻译中添加了农业常用短语模板,翻译效率相比Och的基于短语的统计翻译方法有较大的提高。     

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%。     

Novel algorithm machine translation for language translation tool

Fuzzy matching techniques are the presently used methods in translating the words. Neural machine translation and statistical machine translation are the methods used in MT. In machine translator tool, the strategy employed for translation needs to handle large amount of datasets and therefore the performance in retrieving correct matching output can be affected. In order to improve the matching score of MT, the advanced techniques can be presented by modifying the existing fuzzy based translator and neural machine translator. The conventional process of modifying architectures and encoding schemes are tedious process. Similarly, the preprocessing of datasets also involves more time consumption and memory utilization. In this article, a new spider web based searching enhanced translation is presented to be employed with the neural machine translator. The proposed scheme enables deep searching of available dataset to detect the accurate matching result. In addition, the quality of translation is improved by presenting an optimal selection scheme for using the sentence matches in source augmentation. The matches retrieved using various matching scores are applied to an optimization algorithm. The source augmentation using optimal retrieved matches increases the translation quality. Further, the selection of optimal match combination helps to reduce time requirement, since it is not necessary to test all retrieved matches in finding target sentence. The performance of translation is validated by measuring the quality of translation using BLEU and METEOR scores. These two scores can be achieved for the TA-EN language pairs in different configurations of about 92% and 86%, correspondingly. The results are evaluated and compared with other available NMT methods to validate the work.     

基于改进GLR算法的智能识别英语翻译模型设计

GLR算法模型翻译识别结果存在数据点重合的情况,精确度无法得到有效保障。为了准确的识别短语,设计了基于改进GLR算法的短语智能识别算法,该算法构建标记规模约74万个英汉单词的短语语料库,使短语具备可搜索功能,通过短语中心点构建短语结构,可获得词性识别结果,依据解析线性表的句法功能校正词性识别结果中的英汉结构歧义,最终获得识别的内容。实际测评结果显示,该算法克服了GLR的弊端,相对统计算法和动态记忆算法提高了运算速度和处理性能,更加适合机器翻译任务,为在智能机器翻译领域提供了新的思路。     

网络翻译系统中的格式信息流处理方法研究

随着国际互联网络技术的迅速发展 ,网络机器翻译技术应运而生 .但由于网上信息流格式具有多样性和多变性等特点 ,使得网络机器翻译技术面临新的困难和挑战 .以网络实时翻译系统为问题研究背景 ,对网络格式信息流处理方法进行了深入研究和探索 ,提出了基于动态知识获取和上下文相关分析的格式信息流处理方法 .该方法在使用机器翻译系统中对 HTML格式信息流处理取得了令人满意的效果 .     

一种面向口语的译文质量自动评价方法

译文质量的自动评价对机器翻译研究具有十分重要的意义。但现有方法主要是针对书面语翻译,没有考虑到口语翻译的特征。因此,本文提出了一种面向口语的新型的自动评价方法,通过定义信息段、标注权重和设计多种匹配策略等方法,使自动评价结果与人工打分更为接近,同时也提高了评价过程对不同输出译文的适应能力。各项实验表明,该算法对译文质量变化具有较高的敏感度,而且可以对输出译文质量作出与手工评判较为接近的评价结果。     

一种基于统计和模板的双层翻译研究

为了提高翻译系统的翻译准确率,在短语基础上结合模板的方法自动抽取模板结构;解码时,首先进行模板匹配,套用模板结构进行翻译,然后再按照Beam Search搜索算法进行后续翻译。因此,该方法可以有效地解决单一的统计翻译中语序错误。以汉蒙翻译为例,实验结果显示此方法可以有效地提高翻译效果,翻译效率比基于短语的统计翻译方法提高10%。     

动态二进制翻译基础平台CrossBit的设计与实现

二进制翻译是指把一种机器平台上的二进制可执行程序经过转换后运行在另一个机器平台上的过程,它解决了二进制代码在异构机器平台上的迁移问题。该文介绍了二进制翻译的工作原理,阐述了CrossBit动态二进制翻译基础平台的设计思路与关键实现,包括其系统架构、工作流程和中间指令的设计。实验数据表明,二进制翻译技术的性能优于传统软件解释技术。