英汉机器翻译中英语单双重介词汉译

面向英汉机器翻译,提出改进的介词语义模式相关概念和单重介词扩展形式,构建英语单双重介词语义模式库,提出一种基于语义模式扩展的英语单双重介词语义分析和汉译算法。将该算法与单双重介词固定搭配语义模式库、介词相关句式语义模式库、一般双重介词语义模式库和特殊单双重介词语义模式库相结合,对英语单双重介词进行总体语义分析和汉译。实验表明,利用该方法能有效解决一般文体和体育体裁中的英语单双重介词汉译的问题。     

基于语义模式的英语动词汉译

英语动词正确汉译是机器翻译的难点.为此,提出一种基于动词语义模式库、固定句式库和变量库的英语动词汉译算法.介绍语义模式的提取方法,构建常用动词的语义模式库、固定句式库和变量库,归纳动词语义模式的3种结构形式:V语义模式,VO相邻语义模式和VO非相邻语义模式.动词语义模式库由上述3种结构形式对应的模式库构成.实验结果表明...     

英语人体隐喻的识别与汉译

词语隐喻意义的机器识别和正确翻译是机译的难点。提出了语义语法模式的概念、提取方法以及一种基于语义语法模式集、固定搭配集和变量表示库的英语隐喻识别与汉译的合一算法。语义语法模式集包括语法隐喻模式集、词汇隐喻模式集、字面意义模式集、短语模式集、构句模式集等子集。以人体词为研究对象,构建了英语人体词的语义语法模式集、固定搭配集和变量表示库。实验表明,该方法能有效解决英语人体隐喻的识别与汉译问题。     

现代汉语语义资源用于短语歧义模式消歧研究

现代汉语存在着许多歧义短语结构,仅依靠句中词性标记无法获得词与词之间正确的搭配关系。本文研究了大量包含歧义的短语实例,分析了计算机处理汉语结构时面临的定界歧义和结构关系歧义问题,在已有短语结构规则的基础上归纳出了七种结构歧义模式,提出了分析歧义模式的关键是四种基本搭配信息的判断,并实现了基于语义知识和搭配知识的消歧算法。对887处短语进行排歧的实验结果表明,处理短语结构的正确率由82.30%上升到87.18%。     

中文基本复合名词短语语义关系体系及知识库构建

名词短语一直是中外语言学领域的重要研究对象,近年来在自然语言处理领域也受到了研究者的持续关注。英文方面,已建立了一定规模的名词短语语义关系知识库。但迄今为止,尚未建立相应或更大规模的描述名词短语语义关系的中文资源。该文借鉴国内外诸多学者对名词短语语义分类的研究成果,对大规模真实语料中的基本复合名词短语实例进行试标注与分析,建立了中文基本复合名词短语语义关系体系及相应句法语义知识库,该库能够为中文基本复合名词短语句法语义的研究提供基础数据资源。目前该库共含有18 281条高频基本复合名词短语,每条短语均标注了语义关系、短语结构及是否指称实体等信息,每条短语包含的两个名词还分别标注了语义类信息。语义类信息基于北京大学《现代汉语语义词典》。基于该知识库,该文还做了基本复合名词短语句法语义的初步统计与分析。     

英汉机器翻译中的语义分析

本文介绍了作者在 IBM—PC/XT 机上采用语义分析方法实现的英汉机器翻译系统。该系统是单向、全自动翻译系统,系统由总控,字典维护、字典查询、分析树生成、转换生成五个模块,全部程序用 Turbo—Prolog 逻辑程序设计语言编写。文章主要介绍了作者在介词短语语义分析方面的一些工作。     

基于语句成分的英语语义分析算法及应用

英语语句的语义分析是英语考试主观题计算机自动评分、英语机器翻译、英语自动应答、英文文章摘要自动获取等课题的研究基础.基于语句成分的英语语义分析算法可以从英语语句中提取主语成份、谓语成分、宾语成分和其他成分,从而分析英语语义,该算法成功实现了英语汉译英主观题的自动评分.     

CRFs融合语义信息的英语功能名词短语识别

名词短语识别在句法分析中有着重要的作用,而英汉机器翻译的瓶颈之一就是名词短语的歧义消解问题。研究英语功能名词短语的自动识别,则将名词短语的结构消歧问题转化成名词短语的识别问题。基于名词短语在小句中的语法功能来确定名词短语的边界,选择商务领域语料,采用了细化词性标注集和条件随机域模型结合语义信息的方法,识别了名词短语的边界和句法功能。在预处理基于宾州树库细化了词性标注集,条件随机域模型中加入语义特征主要用来识别状语类的名词短语。实验结果表明,结合金标准词性实验的F值达到了89.04%,改进词性标注集有助于提高名词短语的识别,比使用宾州树库标注集提高了2.21%。将功能名词短语识别信息应用到NiuTrans统计机器翻译系统,英汉翻译质量略有提高。     

一种基于混合分析的汉语文本句法语义分析方法

本文提出了一种领域相关的汉语文本句法语义分析方法。根据领域文本的特点,该方法将浅层句法分析和深层句法语义分析结合在了一起。其浅层句法分析部分采用有限状态层叠的方法,将文本中的命名实体识别出来,从而大大减轻了深层分析部分的负担。其深层句法语义分析部分将语义分析和语法分析结合起来,主要依靠词汇搭配信息来决定句子的结构。该方法在解决领域相关文本的短语结构歧义方面取得了较好的试验结果。     

自然语言处理中的语义关系与句法模式互发现*

在国家科技基础条件平台中如何建设汉语字词之间的语义关系库,并且利用初始的语义关系库自动获取句法模式和新的关系。使用了句法模式的概念,并提出了利用已有关系发现新模式、利用已有模式发现新关系的方法,创造性地设计相关模型并实现了一个中文语义关系知识库系统。利用此系统结合自然语言处理相关技术,从搜狗语料库和百度百科页面文件中大规模自动化获取了有效关系200多个,并从中提取了继承、同义等有效的新关系1 000多条。实验证明其效率达到约40%,主要取决于关系中查询词的距离取值和语料库本身的性质。     

基于语义选择与信息特征的英语机器翻译系统

本文基于语义选择与信息特征设计了英语自动化机器翻译系统。通过语义信息特征制定了机器翻译流程,以GIZA++为载体进行翻译,利用伯克利对准器对齐词语,基于反向转换语法,详细阐述汉语语言模式与英语翻译语言模式的结构关联特性,以语句动静配置,实现自动化机器翻译。最后通过系统测试,结果表明,与传统机器翻译系统相比,准确率显著提高,这就表明基于语义选择与信息特征的英语自动化机器翻译系统的翻译准确率较高,可为英汉机器翻译奠定坚实的基础支持。     

汉语的语义分析研究

汉语缺乏形态特征,用法十分灵活。汉语的分析仅通过句法是远远不够的,必须借助语义知识。本文分析了当前几种汉英翻译软件存在的问题,强调汉语语义分析的重要性,介绍了几种语义学理论,提出了一种语义分析方法。     

基于规则的“把”字句语义角色标注

“把”字句是现代汉语中一种重要的特殊句式,该文尝试用基于知识库的规则方法对把字句进行语义角色自动标注。首先,我们从《人民日报》语义角色标注语料库中收集把字句例句,形成一个覆盖范围较广的把字句例句库;之后,对例句库中把字句的句法和语义构成规律进行手工标注,标注内容包括谓语动词的配价类型、把字句谓语结构类型、把字句句模类型等。在上述标注的基础上,对把字句的句模构成规律进行分析,总结出若干条语义角色标注规则;最后,在测试数据上对前述规则进行验证,语义角色标注的最终正确率为98.61%,这一结果说明该文所提出的规则在把字句语义角色标注上是有效的。     

语法和语义相结合的中文对话系统问题理解研究

针对中文口语问句的表达多样性对对话系统问题理解带来的挑战,该文采用“在语法结构之上获取语义知识”的设计理念,提出了一种语法和语义相结合的口语对话系统问题理解方法。首先人工编制了独立于领域和应用方向的语法知识库,进而通过句子压缩模块简化复杂句子,取得结构信息,再进行问题类型模式识别,得到唯一确定问题的语义组织方法、查询策略和应答方式的句型模式。另一方面,根据领域语义知识库,从源句子中提取相应的语义信息,并根据识别到的句型模式所对应的知识组织方法进行语义知识组织,完成对问句的理解。该文的方法被应用到开发的中文手机导购对话系统。测试结果表明,该方法能有效地完成对话流程中的用户问题理解。     

基于互联网的词汇语义知识库构建框架研究

互联网已成为全球最大的知识资源库,然而要从互联网上获取有用的知识却非常困难。本文提出一种基于互联网的词汇语义知识库构建框架,分为三个大模块：网页文本自动获取、知识获取和知识应用。该框架能实现在线获取海量网页文本,提取中文组合词并对其进行词标注,获取同义词集和词间语义关系,进而实现语义计算。词汇语义知识库的构建将为大量的知识应用提供基础。