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141.
以英汉机器翻译系统为研究背景,提出了一种基于规则的句子结构分析与转换方法。针对不同情况采取不同策略将复杂句分解成由一组简单句构成的复杂句子结构。简单句结构分析以谓语动词为中心,依据其EICG格约束和句子浅层分析结果填充格框架,从而得到整个句子的语法语义结构。句子结构转换依照句子分析结果和转换规则产生等价的目标语言的线性语法语义结构。系统运行结果表明,本文提出的方法能够正确有效地分析英语句子的结构并完成英汉句子的转换。 相似文献
142.
该文通过改进字节对编码算法,提出了带字数阈值的藏文字节对编码算法,优化了基于注意力机制的汉藏神经机器翻译模型.收集整理了100万汉藏句对和20万汉藏人名地名词典,训练了汉藏神经机器翻译模型.通过测试和验证,模型的BLEU值达到36.84.该模型的命名实体翻译效果优于已商用汉藏在线翻译系统.同时,该文的神经机器翻译模型已... 相似文献
143.
为了打破跨语言交际中的语言障碍,采用翻译系统实现该目的。传统翻译系统不能很容易地处理单词和强调级别之间关系。此外,由于所有组件都是单独训练的,没有进行联合优化。为此,提出一种基于序列到序列模型的处理连续强调级别的方法,并将机器翻译和强调翻译结合到一个单一的模型中,这大大简化了翻译过程,更容易进行联合优化。实验表明,提出的模型与现有方法相比,具有更好的性能,并且能够较好地满足实际需求。 相似文献
144.
虽然神经机器翻译模型使用大规模数据集进行训练能够改善翻译模型的表现,但是数据集中有关句子内容类别以及结构的信息并未得到充分利用,模型仍有提高空间.文章提出了一种基于句子分组的神经机器翻译模型架构,在训练之前,首先按照内容类别、句子结构信息对数据集中的句子进行分组,再使用组别标签和平行语料共同对模型进行训练,使得模型能够... 相似文献
145.
146.
147.
依赖于大规模的平行语料库,神经机器翻译在某些语言对上已经取得了巨大的成功。无监督神经机器翻译UNMT又在一定程度上解决了高质量平行语料库难以获取的问题。最近的研究表明,跨语言模型预训练能够显著提高UNMT的翻译性能,其使用大规模的单语语料库在跨语言场景中对深层次上下文信息进行建模,获得了显著的效果。进一步探究基于跨语言预训练的UNMT,提出了几种改进模型训练的方法,针对在预训练之后UNMT模型参数初始化质量不平衡的问题,提出二次预训练语言模型和利用预训练模型的自注意力机制层优化UNMT模型的上下文注意力机制层2种方法。同时,针对UNMT中反向翻译方法缺乏指导的问题,尝试将Teacher-Student框架融入到UNMT的任务中。实验结果表明,在不同语言对上与基准系统相比,本文的方法最高取得了0.8~2.08个百分点的双语互译评估(BLEU)值的提升。 相似文献
148.
149.
源语言和目标语言的句法异构性对统计机器翻译(SMT)性能有重要影响。在基于短语的汉英统计机器翻译基础上,提出了一种基于N-best句法知识增强的源语言预调序方法。首先对源语言输入句子进行N-best句法分析,计算统计概率得到高可靠性子树结构,再根据词对齐信息从可靠性子树结构中抽取初始调序规则集。两种优化策略用于对初始规则集进行优化:基于中英文句法知识规则推导筛选和规则概率阈值控制机制。然后为减少短语内部调序,保证短语局部流利性,采用源语言短语翻译表为约束,使调序控制在短语块之间进行。最后根据获取的优化规则集和短语表约束条件对源语言端句子的句法分析树进行预调序。在基于NIST 2005和2008测试数据集上的汉英统计机器翻译实验结果表明,所提基于N-best句法知识增强的统计机器翻译预调序方法相对于基线系统,自动评价准则BLEU得分分别提高了0.68和0.83。 相似文献
150.
机器翻译在中国 纵观当前国内翻译软件市场,今天译“星”,明日译“霸”,群雄并起,竞争激烈。仔细分析这些产品之后,我们可以将其分为两大类:电子辞典和机器翻译。 电子辞典的优点自不待言,对词的翻译准确而且快速,但在专业翻译领域,电子辞典所能做的毕竟十分有限。 机器翻译又称自动化翻译,其宗旨是在一定范围或一定领域内取代翻译人员的劳动。但语言是一套非常复杂的系 相似文献