插入语分类抽取研究方法探讨

命名实体、术语的翻译对自然语言处理,机器翻译性能的影响越来越得到重视,但是这些翻译很难从现有的翻译词典中获得充足的信息。提出了一种从网页中自动获取高质量命名实体短语翻译对的方法,首次探索了对双语文本中对齐缺失部分自动补充的方法。该方法利用网页双语翻译对的特点,使用统计判别模型,融合多种识别特征自动挖掘网站中存在的双语短语翻译三元对。实验结果表明,采用该模型能高效处理命名实体双语翻译对,正确率达到95.6%。     

一种命名实体翻译等价对的抽取方法

有关命名实体的翻译等价对在多语言处理中有着非常重要的意义。在过去的几年里,双语字典查找,音译模型等方法先后被提出。另一种极具价值的方法是从平行语料库中自动抽取有关命名实体的翻译等价对,现有的方法要求预先对双语语料库的两种语言文本进行命名实体标注。提出了一种只要求对语料库中源语言进行命名实体标注,目标语言不需标注,然后利用训练得到的HMM词对齐结果来抽取有关命名实体翻译等价对的方法。在实验中,把中文作为源语言,英文作为目标语言。实验结果表明用该方法,即使在对齐模型只是部分准确的情况下,也得到了较高正确率的命名实体翻译等价对。     

双语法律文本的自动对齐

基于实例的机器翻译系统需要双语句对的支持。为大量获取双语句对,则需要以篇章对齐的双语文本为输入,实现句子的自动对齐。通过分析汉英双语法律文本的特征,提出了法律文本对齐假设。首先识别出法规源文和译文中的结构标识和句子,然后在句子一级对齐法律文本。该方法在150篇汉英法律文本语料上,取得了80.98%的对齐准确率。     

基于CRF和规则相结合的地理命名实体识别方法

为了识别文本中海量的地理命名信息,以CRF(条件随机场)模型识别为基础,加入制定的规则,来提高CRF模型识别的召回率,从而提高整体的地理命名实体识别效果。通过选取适合的地理命名实体识别的特征模板,验证特征的有效性以及分析CRF模型识别结果中的未识别实体样本,设计针对未识别实体的规则用以修正识别结果。实验表明,对地名和组织名结合规则进行修正后的F值达到了91.61%和85.74%,有了显著提高。     

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。     

基于双语词典的汉英词语对齐算法研究

研究利用多部人读双语词典扩充双语词典的规模来改善词语对齐质量。介绍了一个在Ker算法基础上用双语词典进行汉英词语对齐的算法。提出了对齐窗口的概念，通过在对齐过程中设置对齐窗口，可以找到多对多的词语对应。     

面向自然语言处理的大规模汉藏(藏汉)双语语料库构建技术研究

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。目前国内外已建立了各类汉英双语语料库以及服务于汉英机器翻译的双语对齐语料库和短语库。为了少数民族语言的机器翻译的研究从一开始就从较高起点起步,需要对汉藏双语文本的篇章级、段落级、句子级自动对齐技术进行研究,为开发和研究汉藏机器翻译奠定基础。主要研究汉藏双语语料库对齐、汉藏双语词典抽取、双语语料的收集、整理、存储以及检索等关键技术。最终研究结果是藏文编码的自动识别与转换技术,藏语语料库构建技术、汉藏双语词典抽取技术、汉藏平行语料库句子和词语对齐技术,并建立面向汉藏机器翻译的大规模汉藏双语对齐语料库。     

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.     

汉英双语库自动分段对齐研究

双语库对齐是自然语言处理研究的重 要课题之一.其中,双语库段落对齐是指找出源文和译文中对应的翻译段落的对齐过程.它上 承篇章对齐,下接句子对齐,在整个双语库的对齐中起着承上启下的重要作用.但由于种种原 因,双语库段落对齐在当今研究中没有受到应有的重视.直接进行通用的段落自动对齐具有相 当的难度,也不必要,鉴于此,提出将段落对齐转化成分段对齐进行实现.通过汉英词汇对之 间的特征比较,首先找到可以用于汉英双语库分段的锚点词汇对,在此基础上,通过锚点词所 在句子的匹配获得锚点句子对来进行分段.实验结果表明,该方法具有良好的使用价值,可以 用于其他语言对的对齐.     

一个统计与规则相结合的中文命名实体识别系统

介绍了一个中文命名实体识别系统,该系统采用了统计与规则相结合的方法。整个识别过程主要分成两个步骤,首先使用隐马尔可夫模型进行词性标注,然后利用具有优先级别的匹配规则对第一步的结果进行修正和转换。同时,系统还对上下文相关的命名实体识别作了初步的尝试。在863组织的命名实体识别评测中,系统的准确率、召回率和F值分别达到了81.93%,78.20%,80.02%。