混合策略的汉维句子对齐

提出了一种混合算法对齐汉维句子,不需要汉语分词、词性标注预处理,利用双语语料的词汇共现信息,自动抽取汉维语词汇搭配,作为基于词汇对齐的词典,并结合基于长度的方法进行句子对齐,实验结果验证了该混合算法的有效性,汉维语句子对齐的正确率和召回率,达到了97.5%和97.1%。     

基于锚点句对的汉维句子对齐方法

为提高汉维句子对齐方法的准确率,提出一种分段句子对齐方法。采用词汇信息和长度信息相结合的策略,识别出能作为锚点的一对句子(锚点句对),并将其作为分割标志对全文进行分段,在各片段内使用基于长度的方法实现全部句子的对齐,采用词汇、数字、标点符号和长度信息提高方法的领域移植性,使用分段方法避免复杂的计算过程,从而解决错误蔓延问题。实验结果表明,该方法的准确率达到95.2%,比基于长度的句子对齐方法提高了2.7%。     

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.     

基于译文的英汉双语句子自动对齐

双语语料库的自动对齐已成为机器翻译研究中的一个重要研究课题.目前的句子对齐方法有基于长度的方法和基于词汇的方法,该文先分析了基于长度的方法,然后提出了基于译文的方法：通过使用一部翻译较完整的词典作为桥梁,把英汉句子之间的对应关系连接起来.根据英语文本中的单词,在词典中找到其对应的译文,并以译文到汉语句子中去匹配,根据评价函数和动态规划算法找到对齐句对.实验结果证明这种对齐方法消除了基于长度做法中错误蔓延的情况,它大大地提高了对齐的精度,其效果是令人满意的.     

改进的自适应汉维句子对齐

提出了改进的自适应汉维句子对齐算法对齐汉维语句子。针对传统对齐方法不能较好地适应语料类型的变化,算法利用当前待对齐汉维文本的字节长度比和历史匹配模式数据,动态修正对齐模型的参数,使其适应语料类型的变化,提高了汉维句子对齐算法的性能,对齐的正确率和召回率较长度对齐模型分别提高了3.5个百分点和2.7个百分点,较混合对齐提高了1.9个百分点和1.8个百分点。实验结果验证了该算法能够有效地适应语料类型的变化。     

一种汉藏双语句子对齐算法

双语语料库建设及其自动对齐研究对计算语言学的发展具有重要意义。双语对齐技术是加工双语文本的核心,对齐效果的好坏直接影响了以后工作的进行。基于汉藏双语的实际情况,提出了一种利用句子长度、相似度和锚点信息的汉藏双语句子对齐方法,该方法用相似度找到句子的锚点,用锚点将双语文本分割成几个分块,在对应双语分块中用基于长度的对齐实现句子的对齐。通过测试数据进行的实验结果显示,这种方法有着良好的准确率,有效地解决了汉藏双语真实文本的句子对齐问题。     

双语对齐技术在双语教学词典自动编纂中的应用

双语对齐是自然语言处理研究的重要课题之一,结合基于句子长度和基于词典的两种经典的对齐算法,通过段内寻找锚点的算法对双语互译文本进行划分,实现了双语句子对齐,为双语语料库的建设提供了工具,并为双语教学词典的编纂做了基础性工作.     

基于译文的英汉双语句子自动对齐

双语语料库的自动对齐已成为机器翻译研究中的一个重要研究课题。目前的句子对齐方法有基于长度的方法和基于词汇的方法,该文先分析了基于长度的方法,然后提出了基于译文的方法：通过使用一部翻译较完整的词典作为桥梁,把英汉句子之间的对应关系连接起来。根据英语文本中的单词,在词典中找到其对应的译文,并以译文到汉语句子中去匹配,根据评价函数和动态规则算法找到对齐句对,实验结果证明这种对齐方法消除了基于长度做法中错     

基于多特征融合和图匹配的维汉句子对齐

维吾尔语新闻网页与对应的中文翻译网页在内容上往往并非完全可比,主要表现为双语句子序列的错位甚至部分句子缺失,这给维汉句子对齐造成了困难。此外,作为新闻要素的人名地名很多是未登录词,这进一步增加了维汉句子对齐的难度。为了提高维汉词汇的匹配概率,作者自动提取中文人名、地名并翻译为维吾尔译名,构造双语名称映射表并加入维汉双语词典。然后用维文句中词典词对应的中文译词在中文句中进行串匹配,以避免中文分词错误,累计所有匹配词对得到双语句对的词汇互译率。最后融合数字、标点、长度特征计算双语句对的相似度。在所有双语句子相似度构成的矩阵上,使用图匹配算法寻找维汉平行句对,在900个句对上最高达到95.67%的维汉对齐准确率。     

基于译文的英汉双语句子自动对齐

本文利用英汉互译译文间的内在联系,提出了基于译文的方法,通过使用一部翻译较完整的词典作为桥梁,将英汉句子间的对应关系连结起来,根据英语文本中的单词,在词典中找其对应的译文,并以译文到汉语句子中去匹配,根据评价函数和动态规划算法找到对齐句对,实验结果证明这种对齐方法消除了基于长度做法中错误蔓延的情况。并且普遍适用于任何文本,它大大地提高了对齐的精度,其效果是令人满意的。     

基于锚信息的生物医学文献双语摘要句子对齐

双语句子对齐在双语语料库的处理中有着非常重要的地位,是构建双语词典的第一步工作。该文利用基于带权二部图的最大权重匹配模型为生物医学文献双语摘要建模。在无双语词典的情况下,将基于长度的句子对齐方法和句子的位置信息相结合,充分利用医学文献双语摘要语料中的锚信息,将生物医学摘要段落和句子进行分类计算相似度,实现了生物医学文献双语摘要的句子对齐,取得了较好的实验结果。     

基于高斯混合模型的生物医学领域双语句子对

双语术语词典在生物医学跨语言检索系统中有着非常重要的地位,而双语句子对齐是构建双语词典的第一步工作。为了构想面向生物医学领域的双语词典,该文将分类思想和迁移学习方法引入汉英句子对齐任务中,将句子对齐任务看成一个多类分类任务,考虑生物医学领域双语摘要的锚信息,利用高斯混合模型完成分类目标。同时,在模型训练过程中,该文引入了迁移学习的思想,结合无噪音的《新概念英语》双语语料对模型的句子长度特征进行训练,使得模型在测试语料上句子对齐的正确率得到较大提高。     

基于统计的锚点词候选集的获取

段对齐是在双语语料库中把各个段和它们的相应译文建立起对应关系,进而为以后的句子级对齐、短语级对齐和词汇级对齐提供资源。它在整个对齐研究中起到一个承上启下的作用。利用锚点词信息完成段对齐是一种常用且有效的方法。锚点词要求数量少准确率高,同时更为重要的是它要求具有可以说明两个段之间有对应关系的相对明显的特征,这就是说并不是文章中的每个词都可以做锚点词,锚点词也不是越多越好,这也决定了获取过程中不能借助字典等辅助信息,而必须使用其它方法。文章提出一种新的锚点词候选集的获取方法,通过统计和相似计算来得到锚点词的候选集信息。通过控制统计串的出现频数和相似度的大小就可得到令人满意的可用的结果。实验结果表明,当取高阈值且高相似度时,就可得到很高的准确率。因而该方法是一种获取锚点词的有效方法。     

二分图顶点配对模型下的英汉句子对齐研究

英汉平行文本句子对齐可以视为一个二分图顶点配对模型。利用完全基于英汉词典的双语句子相关性评价函数,能够对二分图的“顶点对”进行加权。该文提出的顶点配对句子对齐方法首先获取二分图全局最大权重顶点配对作为临时锚点;在此基础上,根据句子先后顺序,局部最大权重顶点配对和英汉句长比的值域范围,纠正临时锚点中的错误,补充锚点序列未覆盖的合法顶点对,同时划分句对,实现句子对齐处理。在对比实验中该句子对齐方法优于Champollion句子对齐系统。从实验对比结果和实践效果看,该句子对齐方法可行。
     

不完全匹配的语音和文本语句级对齐

语音文本自动对齐技术广泛应用于语音识别与合成、内容制作等领域,其主要目的是将语音和相应的参考文本在语句、单词、音素等级别的单元进行对齐,并获得语音与参考文本之间的时间对位信息.最新的先进对齐方法大多基于语音识别,一方面,准确率受限于语音识别效果,识别字错误率高时文语对齐精度明显下降,识别字错误率对对齐精度影响较大;另一方面,这种对齐方法不能有效处理不完全匹配的长篇幅语音和文本的对齐.该文提出一种基于锚点和韵律信息的文语对齐方法,通过基于边界锚点加权的片段标注将语料划分为对齐段和未对齐段,针对未对齐段使用双门限端点检测方法提取韵律信息,并检测语句边界,降低了基于语音识别的对齐方法对语音识别效果的依赖程度.实验结果表明,与目前先进的基于语音识别的文语对齐方法比较,即使在识别字错误率为0.52时,该文所提方法的对齐准确率仍能提升45%以上;在音频文本不匹配程度为0.5时,该文所提方法能提高3%.     

基于锚点词对的双语词对齐算法

双语词对齐是指在源、译文中找到词汇级的对译关系，是自然语言处理领域一个非常有用而又比较困难的研究课题．其中涉及词法、语法、语义以及英汉语言问的固有差异和翻译习惯等诸多问题．文章在词法分析的基础上，利用有限的语言资源（主要只使用了一部双语词典），采取多级匹配和消歧策略，将词对齐问题转化为迭代求解锚点词对的过程，使得词对齐既有较高的准确率又有较高的召回率．经过对真实语料的测试，词对齐准确率达93．0％，召回率迭77．3％．F值达84．2％．基本上满足了有关应用的实际要采．     

一种汉英双语句子自动对齐算法

双语语料库建设及其自动对齐研究对计算语言学的发展具有重要的意义.双语对齐技术是加工双语文本的核心,对齐效果的好坏直接影响了以后工作(诸如机器辅助翻译)的进行.基于汉英双语的实际情况,提出了一种新的句子对齐混合算法,该算法主要采用一种新的基于长度的对齐算法,并结合基于词典的对齐算法,通过正反双向对齐,进一步提高了句子对齐的准确率.最后通过100个文件,5000多句英汉双语对该算法进行了验证,从对齐效果可以发现,结果比较理想,因而可以证明,该算法在实际工作中是可行的.