针对专利文献的韩汉机器翻译中模板的实现方法

本文提出一种,针对专利文献的机器翻译系统中,通过人工撰写模板,提高翻译准确率的同时节省时间和人力的方法。此方法不仅仅限于韩汉翻译系统,也可广泛应用于其他语言之间的翻译系统。     

机器翻译中规则和模板的协调方法研究

本文讨论了机器翻译中的基于规则、基于翻译模板及转换模型的特点,分别比较了它们的优点和不足.同时讨论了协调基于模板方法与基于转换模型方法的合理途径.针对研制机器翻译系统的需要设计了将这几种方法有机地结合起来的算法.将本文提出的协调方法在汉英双向机器翻译系统中应用,取得了较好的实验结果.通过采用模板和去掉模板分别进行翻译实验,结果表明基于模板方法对于译文质量提高的贡献率分别为口语为12%,篇章翻译为8%.     

一种混合策略的专利机器翻译系统研究

针对专利文本翻译中的复杂语句,提出了一种基于混合策略的方法,融合语义分析技术和基于规则的翻译技术,来提高专利翻译的效果。利用语义分析技术,重点解决句子中心动词识别和句子中有嵌套结构存在的名称短语的分析,把语义分析结果输入到基于规则的翻译系统中,用以改善翻译的效果。测试结果表明,融合后的翻译系统,BLEU值提高了9.8%。该方法已经集成到了国家知识产权局的在线汉英机器翻译系统中,有效地提高了专利翻译的效果和翻译效率。     

基于混合策略的汉英双向机器翻译系统的设计

本文对于机器翻译方法中的基于规则的方法、基于模板的方法及基于实例的方法进行了比较;对于完全句法分析和浅层句法分析方法也进行了分析.然后介绍了将上述方法结合起来的汉英双向机器翻译系统的设计思想及工作流程.基于混合策略的目的是为了提高汉英双向机器翻译系统的译文质量.实验结果表明,本文提出的设计思想对于机器翻译译文质量的提高具有良好的效果.基于模板及实例方法对于译文质量提高的贡献率为口语为15%,篇章翻译为10%.     

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。     

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。     

英汉机器翻译系统的建造—用于英语词典翻译出版的专用系统

本文从人工翻译和机器翻译的经验出发,引入数据仓库和数据挖掘技术建造语料库,提出一个采用模板技术的译语精确生成和机助人译结合的动态机器翻译系统,专门用于英语词典的翻译出版,促使机器翻译走向实用化,初步研究取得了较好效果。     

从双语语料中获取翻译模板

翻译模板自动获取是提高MT译文输出质量和领域适应能力的关键性因素。利用Tree-to-String方法抽取等价对,使用错误驱动的学习方法从中获取翻译模板并进行优化。将优化后的翻译模板用于一个基于转换的机器翻译系统中,同时使用“863”对话语料对其进行评测。实验结果表明：当使用自动获取并经优化的模板进行翻译时,开放测试语料的译文评测分数有一定程度的提高。     

英汉TBMT中模板抽取的改进算法及应用

基于模板的机器翻译(简称TBMT)是为了提高当前机器翻译系统译文生成质量而采用的一种新的翻译方法,该技术的关键是模板的抽取。文章针对英汉机器翻译中的现存问题,在“动词+虚词”形式的模板抽取算法的基础上提出一种改进算法,应用该算法可较好地解决英汉机器翻译中的一些歧义问题。     

融合术语信息的新能源专利机器翻译研究

传统的神经机器翻译模型是一个黑盒子,并不能有效把术语信息添加进去。而利用用户提供的术语词典来联合训练神经机器翻译模型具有实际意义。据此,该文提出融入术语信息的新能源领域Transformer专利机器翻译模型,使用将源端术语替换为目标端术语以及在源端术语后增添目标端术语两种手段进行术语信息融合,实验表明,在构建的新能源领域专利汉英平行语料库和术语库上,提出的专利翻译模型优于Transformer基准模型。并评测了其在人工构建的数据集、中国专利信息中心的数据集及世界知识产权局的数据集上的翻译效果。     

基于UAMRT的机器翻译方法

本文提出了一种新的机器翻译方法，即基于UAMRT的机器翻译。该方法的基本思想非常简单：首先设计模板匹配替换通用算法UAMRT，然后利用UAMRT匹配句子中的源语言模板，并将其替换为相应的目标语言模板，从而实现对句子的翻译。在结合句型分析算法和从句分析算法的基础上，利用启发式搜索机制进一步提高了句子的翻译速度和质量。速度测试表明用该方法实现的英汉翻译系统在P-IV1．7G的计算机上翻译速度每秒可以达到1300个单词左右；质量测试表明该系统的性能在开发过程中仅仅通过增加更多的模板就会变得越来越好，而且在应用时与几种商用系统相比可以达到中等水平。     

统计机器翻译中的非连续短语模板抽取及其应用

目前基于短语的统计机器翻译模型很少将非连续短语的情况考虑在内,由此造成翻译结果在目标语言中的意义变化或缺失。以非连续介词短语为例,提供了一种短语模板抽取算法。首先采用基于规则的方法,抽取出中文非连续介词短语模板,而后借助双语对齐语料和介词_方位词翻译表,获得模板对应的英文翻译。最终形成的双语模板被加入短语翻译表中。在标准测试语料上的对比实验表明,加入非连续短语模板后,译文更加符合语法规范,而翻译结果也取得了相对稳定的提高。     

基于通用模板匹配替换方法的英汉翻译系统

在常项、变项、模板和实例等概念的基础上,提出了一种用模板匹配替换策略实现机器翻译系统的新方法,并通过若干翻译实例说明了该方法在用于实现英汉翻译系统的工作过程和潜在优势。引入适当的启发式索引机制后,以该方法为基础实现的英汉翻译系统翻译速度每秒可以达到500-600个单词。通过对470个有代表性的英语句子进行翻译测试表明,该系统的翻译正确率达到了93.6%,超过了目前市场上流行的英汉翻译系统。     

基于统计和规则相结合的科技术语自动抽取研究

科技术语自动抽取是中文信息处理领域的一个重要研究课题,在信息检索、机器翻译等领域,特别是在专利翻译中有着广泛应用。结合专利翻译任务,主要研究专利中科技术语的识别方法,在分析目前已有方法的基础之上,提出了一种使用条件随机场模型进行标注识别,并结合规则对错误识别结果进行后处理的科技术语识别方法。实验结果表明,提出的统计和规则相结合的识别方法是有效的,开放测试结果F值达到了84.4%。     

基于条件随机场的冠词选择研究

冠词选择需要综合考虑语言知识、语义知识以及世界知识,是汉英翻译中的一个难点。针对传统的基于规则和机器学习的方法,只考虑名词短语前冠词选择的问题,该文将冠词看作一种标记,将该问题形式化地描述为一个序列标注任务,提出一种基于条件随机场的解决策略,选取特征时充分利用词、词性等多层次资源,并引入前后词的互信息。实验采用包含91 106个冠词的专利摘要做测试语料,F值达到80%。     

基于句子比较的英汉翻译模板自动提取算法

模板的自动抽取算法对机器翻译的研究具有重要意义。从面向英汉翻译的角度出发,论文对基于句子比较的翻译模板抽取(ATTEBSC)算法及其改进开展了比较研究,结果发现传统ATTEBSC算法在处理大规模语料库时运行效率较低,而且产生的无用模板比例较高,其中一个重要原因是没有事先对双语对齐语料库进行分类处理。通过相似性分析对句子进行聚类处理后再运行ATTEBSC算法,则发现该算法的运行效率和有用模板的比例都获得了较大的提高。     

基于弱化语法规则的机器翻译方法研究

在机器翻译的方法中，基于规则的翻译方法和基于实例的翻译方法都有各自的优缺点。结合两者的优点，提出了一种基于弱化语法规则的机器翻译方法，该方法在大量分析句子语法特征的基础上以及利用语言专家的知识构建语法规则库，在利用语法识别出句子后，把句子的各个组成部分标记出来，然后利用语义块进行匹配推理翻译出句子的各个组成部分。最后根据句法把句子的各个译出的组成部分装配起来形成译文。实验表明，该方法达到了较好的翻译效果，并且具有较大的发展潜力。     

基于匹配模板的术语自动翻译方法

本文针对于专利术语的特点,建立了一个基于属于模板的术语自动翻译系统。系统中结合了翻译模型和相似度打分机制,实验结果表明该方法能够解决术语翻译中的固定术语翻译问题和基于中心词序调整问题,提高了统计机器防疫的质量。同时术语模板中引用了单一的统计翻译中增加了语言学知识,为翻译提供了一个有效手段。     

基于Self-Attention模型的机器翻译系统

近几年来神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）发展迅速，Seq2Seq框架的提出为机器翻译带来了很大的优势，可以在观测到整个输入句子后生成任意输出序列。但是该模型对于长距离信息的捕获能力仍有很大的局限，循环神经网络（RNN）、 LSTM网络都是为了改善这一问题提出的，但是效果并不明显。注意力机制的提出与运用则有效地弥补了该缺陷。Self-Attention模型就是在注意力机制的基础上提出的，本文使用Self-Attention为基础构建编码器-解码器框架。本文通过探讨以往的神经网络翻译模型，分析Self-Attention模型的机制与原理，通过TensorFlow深度学习框架对基于Self-Attention模型的翻译系统进行实现，在英文到中文的翻译实验中与以往的神经网络翻译模型进行对比，表明该模型取得了较好的翻译效果。