工艺语言汉英自动翻译系统研究与开发

分析了国内外机器翻译的研究现状 ,针对工艺语言的特点 ,提出了一种综合的自动翻译方法 ,把基于规则的机器翻译 (RBMT)和基于模板的机器翻译 (PBMT)集成起来 ,取两者之所长 ,进行工艺语言的汉英自动翻译 ,并在实际工程中得到了应用 ,取得很好的效果     

机器翻译——从统计学方法到神经网络

机器翻译是计算语言学的一个领域,是指使用机器(计算机)将文本或言语从一种语言转化为具有完全相同含义内容的另一种语言的过程.21世纪的主流机器翻译均采用基于统计学方法的统计机器翻译,它将源文本和目标文本之间的对应关系视为概率问题,通过大量语料库驱动,学习翻译模型,基于翻译模型选取具有最高候选概率的目标文本作为翻译结果.近年来,统计机器翻译的发展进入了瓶颈期,模型复杂度不断增加,翻译效果却得不到很大的提高.随着深度学习的兴起,最近两年深层神经网络技术在机器翻译上也得到应用.神经机器翻译基于源文本和目标文本对应的并行语料库,由一个用于对整个机器翻译过程建模、通常包含上百万个人工神经元的循环神经网络实现.由于神经机器翻译以句子而非传统的词组为基本单元,同时还结合了注意机制,译文句法结构的质量有极大提高,对长文本的翻译表现尤其出色.此外,相比统计机器翻译,神经机器翻译无需整合语言模型、反向翻译模型、重排序模型、长度罚分等大量复杂方法即可实现高准确率,预处理步骤十分简洁.基于神经机器翻译的Google汉英在线翻译系统已在今年九月上线,神经机器翻译代替统计机器翻译成为趋势.     

东芝中国:敢于创新 敢于突破

正东芝在中国发展已有40多年,这40余年间,东芝在中国飞速发展,逐渐成为家喻户晓的品牌,也成功通过在中国企业的增加逐步实现了本土化。东芝集团自1972年进入中国开展业务,至今已有40余年。从1972年为中国提供广播电视设备、1978年参与彩电国产化的大型项目,到1991年在大连设立了中国第一家合资企业。同时,东芝的电力和社会基础设施、社区解决方案、医疗健康、电子元器件、生     

蒙汉神经机器翻译研究综述

机器翻译是利用计算机将一种语言转换成另一种语言的过程,凭借着对语义的深度理解能力,神经机器翻译已经成为目前主流的机器翻译方法,在众多拥有大规模对齐语料的翻译任务上取得了令人瞩目的成就,然而对于一些低资源语言的翻译任务效果仍不理想.蒙汉机器翻译是目前国内主要的低资源机器翻译研究之一,蒙汉两种语言的翻译并不简单地是两种语言...     

面向小语种机器翻译的平行语料库构建方法

神经机器翻译模型的训练效果在很大程度上取决于平行语料库的规模和质量.除了一些常见语言外,汉语与小语种间高质量平行语料库的建设一直处于滞后状态.现有小语种平行语料库多采用自动句子对齐技术利用网络资源构建而成,在文本质量和领域等方面有诸多局限性.采用人工翻译的方式可以构建高质量平行语料库,但是缺乏相关经验和方法.文中从机器...     

用LR算法分析汉语的语法关系

为了获取汉语词语之间的语法关系,以达到准确分析汉语的目的,文章给出了一种基于词组的扩充的LR分析方法.     

粤-普机器翻译中的词处理

粤语和普通话之间的机器翻译研究应首先考虑由粤语到普通话的书面语翻译,并以单词为突破口。本文重点讨论粤-普书面语机器翻译中的词处理,尤其是方言词处理,包括方言词的识别和方言词的翻译两方面,同时介绍一个已经初步实现了的单词级粤-普机器翻译试验系统。文章最后将给出结论和讨论。     

基于语种关联度课程学习的多语言神经机器翻译

近年来,使用单一模型实现多语言神经机器翻译的方法受到了广泛关注.然而,现有方法多将所有语种语料直接混合作为训练语料,未能利用多种语言之间关联和相似的信息.此外,模型训练涉及语言种类多、数据量大、整体训练难度大、耗时长等问题.针对以上两个问题,文中提出了一种基于语种关联度的课程学习方法来提高多语言神经机器翻译的整体性能和...     

通用机器翻译系统

机器翻译系统的研究开发工作是十分艰巨的。为了减轻开发的工作量,提高代码的可重要性,我们采用面向对象的方法,设计并实现了一个通用机器翻译开发平台。该平台提供了一系列的软件构件,这些软件构件实现了机器翻译中很多常用的数据结构和算法。该平台不依赖于具体的机器翻译系统和语法理论体系,可以用于构造不同类型的机器翻译系统。     

机器翻译软件异彩纷呈

本文介绍了近年来我国机器翻译软件发展的情况,特别是介绍了商品化的机器翻译软件,从中可以一览当前我国机器翻译软件研制的概貌。