基于语义模式分解的英语介词语义分析和汉译

在研究英语介词相关短语和句式的基础上,给出了语义模式的概念,构建了介词相关短语语义模式库、相关句式语义模式库、主虚量库和固定搭配知识库。根据介词相关短语语义模式特点,提出了一种基于语义模式分解的介词语义分析和汉译算法,结合相关句式语义模式库和固定搭配知识库,对英语介词进行语义分析和汉译。实验表明,利用该文方法能有效解决英语介词汉译的问题。     

基于动词配价的德汉译文转换生成的研究

本文对德汉机译系统中,动词配价理论在译文转换生成中的应用进行了分析,结合实际的系统为基础,阐述了以译文转换式为主、以语料规则为辅的转换生成方法,并讨论了语义要素的具体实现。     

德汉机器翻译中的语义消歧策略

本文首先分析了德语中的语义歧义现象,然后提出了几种借助配价和语义信息进行消歧的策略。这些策略目前都已应用于同济大学开发的TJ TITR 德汉机器翻译系统中。实践证明,它们不仅较好地解决了机器翻译中的语义歧义问题,而且大大提高了系统运行的效率。     

《现代汉语动词语义知识词典》的开发与应用

该文吸收已有动词研究的相关成果,提出了动词语义词典开发的相关原则和研制思路,界定并描写了词典中所涉及的相关属性信息,并对词典的总体文件结构及其各个库的信息进行了描写和说明。最终开发了融合词汇语义和句法语义,涵盖词形、词性、释义、义类、义场、句法范畴信息、语义范畴信息、语义句模等多种信息参数的开放性的动词语义知识词典。该词典可以在歧义分化、词义关系考察、句法—语义接口、句模抽取等方面提供支持。     

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...     

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。     

《动词句法语义信息词典》知识体系及其检索界面

该文首先介绍《动词句法语义信息词典》的体系结构与理论背景;然后,介绍该词典所区分的8种动词小类及其定义;重点介绍该词典为动词所设置的22种语义角色及其定义,由这些语义角色的不同配置而造成的20来种句法格式及其例句,及其所考察的动词的9种主要的语法功能及其对于该词类的隶属度;最后,给出该词典的检索系统的界面截图,交代其相应的纸质版本的情况。     

基于聚类分析的事件语义模式获取

为非结构化的Web页面标注事件语义信息,可以丰富Web页面结构化信息,加深对Web页面内容的理解。选取新闻类型的Web页面,遵照事件语义标注规范对选取的未标注Web页面进行事件语义标注。对标注了事件语义的语料实例进行抽象得到事件语义结构模式;利用层次聚类算法,将所得的事件语义结构模式进行聚类分析,得到不同类别的事件语义模式。实验结果表明,在已标注事件语义的语料实例的基础上,利用聚类算法进行分析,获取各种类别的事件语义模式,对Web页面内容分析与理解是非常必要的。     

基于语境的语义排歧方法

本文针对英汉机器翻译系统(ECMT)中的语义排歧问题,提出了一种根据单词与语境之间的关系以消除单词语义歧义的模型。该模型利用反映单词之间语义共现关系的知识库词典,对有歧义的单词作出排歧。为提高知识库的覆盖率,本模型在对大量语料进行分析的基础上建立起单词语义分类之间的相关程度矩阵,同时采用动态链表来表示和维护语境,给出了寻找歧义单词的最可能的语义的排歧算法。开放测试的实验结果表明本方法使语义排歧的正确率提高约10%。     

基于特征语义的变量设计

以前的变量设计技术用几何约束统一了不同尺寸的产品模型表示，但不能支持复杂的特征变异，本文引入特征语义几何元素及其约束实现了不同特征细节的统一表示，从而支持更广泛意义上的变量设计，文章论述了特征变异，设计过程，约束求解，系统分析与设计，以及原型系统研制中提出的新问题。     

智能机器翻译系统中的语境处理

现有机器翻译系统一般都是集中在句子层面上进行翻译，较少考虑句子之间的语境信息，导致有许多问题不能很好解决．文中基于全句翻译的智能英汉机器翻译系统ＩＭＴ／Ｅ－８６３构造了一个语言环境ＩＭＴＥＮＶ，用来处理组合歧义、省略等语言现象．     

有限语料汉蒙统计机器翻译调序方法研究

自统计机器翻译技术出现以来,调序一直是语序差异显著的语言对互译系统中的关键问题,基于大规模语料训练的调序方法得到了广泛研究。目前汉蒙双语语料资源十分有限,使得现有的依赖于大规模语料和语言学知识的调序方法难以取得良好效果。该文对已有的相关研究进行了分析,提出了在有限语料条件下的汉蒙统计机器翻译调序方法。该方法依据语言学知识获取对译文语序影响显著的短语类型,研究这些短语类型的调序方案,并融入已有的调序模型实现调序的优化。实验表明该方法在有限语料条件下的效果提升显著。     

动词次范畴英汉论元对应关系获取

动词次范畴是根据句法行为对动词的进一步划分,它是由核心动词和一系列论元组成。其相关研究在英汉等多种语言方面都取得了较好的成果,但跨语言之间的研究还很少。该文提出了一种基于主动学习策略的英汉动词次范畴论元对应关系自动获取方法,这种方法可以在双语平行语料上,几乎不需要任何先验的语言学知识的情况下,自动获取英汉论元的对应关系。然后我们将这些对应关系加入了统计机器翻译系统。实验结果表明,融合了英汉动词次范畴论元对应关系的SMT系统在性能上有明显的提升,证明了自动抽取的对应关系的有效性,也为SMT提供了新的研究方向。     

基于语义单元表示树剪枝的高速多语言机器翻译

提出一种基于语义单元表示树剪枝的高速多语言机器翻译方法.此方法是一种将汉语翻译到其他语种不需要先进行汉语切分的多语言机器翻译方法.而且翻译时间为O(L)而不是O(LN),其中,L是文本的长度,N是语义单元库中语义单元的数量,一般有数十万或者数百万.     

汉英专利机器翻译中动-介兼类词自动识别

兼类词在汉语专利语料中分布普遍。面向汉英专利机器翻译提出了一种基于规则的动-介兼类词识别方法。根据边界感知原则和兼类词的句法语义属性以及周围的语境信息,设计了一系列兼类排歧规则,同时分别提出了兼类词识别为动词或介词的策略,并以形式化的规则加以描述。相关实验测试表明提出的方法可以有效地识别动-介兼类词语,对改善翻译系统的翻译结果也有帮助。     

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。     

基于机器学习的人工智能语义分析方法

针对中国移动河南公司对敏感数据的金库管控现状,设计采用机器学习的框架数据,结合挖掘算法和贝叶斯算法,并运用中文分词的原理形成人工智能语义分析方法,在对敏感操作源头进行操作时,可以有效地规范和约束行为,增强对人为访问敏感数据时的甄别及管控能力,进而为各类敏感数据提供保护措施和精准的前提要素。