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赛迪环宇通机器翻译新品让您沟通无障碍信息产业部计算机与微电子发展研究中心（CCID）于8月21日在燕山大酒店举行新产品发布会，正式推出其机器翻译的最新产品—赛迪环宇通双向翻译系统(创新号)。CCID是国家一类科研单位，属下中文信息处理开放实验室十余年来埋头从事中文信息处理、机器翻译的基础技术研究。近年来，CCID相继推出了“汉英双向机器翻译系统”标准版、增强版、专业版等一系列产品，并被中国翻译工作者协会惟一推荐给国内外用户。此次推出的创新号具有实时上网翻译功能，同时汉英、英汉翻译的内在质量也有大幅度提升，并…     

基于Web的新一代汉英翻译系统

为克服对外交流与合作的语言障碍,提高英语技术写作能力,增强企业国际竞争力,我单位与国际知名机器翻译机构合作,利用国际先进的语料库语言学和混合引擎翻译技术开发了新一代汉英机器翻译系统—“赛迪环宇通”汉英翻译系统。研发背景和资源优势在我国发展外向型经济的大环境下,     

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。     

翻译的“经验”与“理性”

表象上,机器翻译的核心问题是翻译的准确性;实质上,体现在技术上则是机器翻译系统采用的方法论问题。通常,机器翻译的过程可以简化为三个阶段:原文分析、原文译文转化和译文生成,基于任何方法的机器翻译都是如此。通     

基于短语的汉蒙统计机器翻译研究

基于短语的统计机器翻译是当前统计机器翻译的主流方法。研究了利用现有技术和资源搭建一个基于短语的汉蒙机器翻译系统的方法,并且构建了一个汉蒙机器翻译的自动评价平台,在此基础上利用词典和蒙古语形态学信息来提高了翻译系统的性能。     

基于统计的机器翻译在嵌入式系统上的实现

由于技术上的限制,基于统计的机器翻译系统没有在嵌入式平台上得到广泛应用。通过分析机器翻译解码的原理,结合相关实验,找到基于统计的机器翻译系统在嵌入式平台上实现的瓶颈,提出优化方法,使得基于短语统计的机器翻译能在嵌入式平台上有着满意的效果。     

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%.     

基于自注意力机制预训练跨蒙汉语言模型

针对蒙汉机器翻译中平行语料资源稀缺的问题,提出利用单语语料库对蒙汉机器翻译进行研究。由于利用单语语料库进行机器翻译的效果较差,故将基于自注意力机制预训练跨蒙汉语言模型应用于基于单语语料库训练的蒙汉机器翻译系统中。实验结果表明,基于自注意力机制预训练跨蒙汉语言模型的方法极大改善了蒙汉机器翻译系统的性能。     

基于语言特征和迁移学习的机器翻译系统研究

针对传统翻译系统对低资源语言翻译效果差的问题,以印度英语翻译为研究对象,提出一种基于语言特征与迁移学习的机器翻译方法。通过采用Finetune技术对已构建的英语-汉语机器翻译系统RNN模型进行迁移学习,采用Bert词向量模型提取训练印度英语语言特征,并以印度英语语言特征为参数输入通过迁移学习的RNN模型,实现了较为准确的印度英语-汉语机器翻译。仿真结果表明,相较于基于传统RNN模型的机器翻译系统,所提方法对印度英语语句翻译效果更好,BLEU值提高了44%,达到0.26;相较于目前常用的成熟机器翻译系统,所提方法的BLEU值均得到不同程度地提升,具有一定的有效性和实际应用价值。     

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.     

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。     

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%.     

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。     

基于编码器-解码器重构框架的蒙汉神经机器翻译

近年来,端到端的神经机器翻译方法由于翻译准确率高,模型结构简单等优点已经成为机器翻译研究的重点,但其依然存在一个主要的缺点,该模型倾向于反复翻译某些源词,而错误地忽略掉部分词。针对这种情况,采用在端到端模型的基础上添加重构器的方法。首先利用Word2vec技术对蒙汉双语数据集进行向量化表示,然后预训练端到端的蒙汉神经机器翻译模型,最后对基于编码器-解码器重构框架的蒙汉神经机器翻译模型进行训练。将基于注意力机制的蒙汉神经机器翻译模型作为基线系统。实验结果表明,该框架显著提高了蒙汉机器翻译的充分性,比传统的基于注意力机制的蒙汉机器翻译模型具有更好的翻译效果。     

机器翻译研究现状与展望

本文回顾机器翻译研究的历史，介绍典型的机器翻译方法，包括：基于规划、基于统计以及基于实例的机器翻译方法；针对机器翻译的研究现状，详细介绍和分析了基于混合策略的机器翻译方法，对统计以及机器学习方法在机器翻译中的应用进行了描述；论文还介绍了当前机器翻译评测技术；最后对机器翻译进行总结和展望。     

基于transformer神经网络的汉蒙机构名翻译研究

机构名翻译是机器翻译的研究内容之一,在机器翻译任务中机构名翻译的准确度,直接影响着翻译性能。在很多任务上,神经机器翻译性能优于传统的统计机器翻译性能,该文中使用基于transformer神经网络模型与传统的基于短语的统计机器翻译模型和改进后的基于语块的机器翻译模型做了对比试验。实验结果表明,在汉蒙机构名翻译任务上,基于transformer神经网络的汉蒙机构名翻译系统优于传统的基于语块的汉蒙机构名翻译系统,BLEU4值提高了0.039。     

一种人机互动的多策略机器翻译系统IHSMTS的设计与实现原理

现有单一策略的机器翻译系统很难有效地解决机器翻译所面临的所有问题。本文,提出一种基于人机交互互动的多策略机器翻译系统设计方法,该方法把基于多知识一体化描述的规则推理、基于经验记忆的类比启发式搜索推理和基于统计知识的概率方法及适当程度的人机交互有机地结合起来,利用现有基于规则的智能机器翻译系统自动产生具有各种特征知识的特征事例模式库,从而既可以通过与以往翻译实例的类比启发式搜索有效地利用以往系统成功的句子分析经验解决相似句子的分析,同时对特征事例模式库中没有相似实例的句子,又可以利用原有基于规则的方法和统计概率方法进行翻译转换处理,并在系统本身的知识不足以解决所遇到的多义区分问题时适时由人介入,从而可以大提高系统的翻译速度和翻译准确率,增强系统的实用性。     

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。     

基于数据挖掘和语言特征的智慧机器翻译纠错系统研究

为改善机器翻译质量,促进国际交流沟通。研究基于数据挖掘(Data mining, DM)与语言特征,构建了智慧机器翻译纠错系统。研究对多个置信度特征进行组合,利用最大熵分类器对译文错误进行类别分类。然后基于复述抽取方法对译文进行校正,改善机器翻译质量。实验得到,纠错系统干预后,机器翻译的平均ELEU值为96.83%,较改进前提高了14.47%。数据表明,纠错系统能够有效识别机器翻译中的错误并进行校正,从而改善译文质量,作为国际沟通的强有力支持。     

基于实例的汉蒙机器翻译

本文通过对汉蒙机器翻译方法的研究,给出了一种基于实例的汉蒙机器翻译方法,并加以了实现。本文给出了用于汉蒙EBMT机器翻译的实例搜索以及短语片段划分、匹配、组合的方法。本文给出的方法是基于词语对齐的,利用词语对齐进行词语的匹配,并根据匹配词数和长度计算相似度,选取最好的实例。通过对齐信息,确定片段组合的策略,生成翻译结果。通过对方法的实现和实验,完成了一个基于实例的汉蒙机器翻译系统。