英语从句识别中的特征表示*

英语从句识别是句法分析的基本问题,它是进一步进行英汉机器翻译的基础.提出一种基于最大熵原理的英语从句识别方法,即先将提取后的特征表示为最大熵模型形式并对其编码,再采用最大熵原理完成最后的识别过程.采用该方法进行完整从句识别的正确率和召回率分别达到80.92%和62.36%,实验表明,该方法的正确识别率远高于CoNLL01的底线标准,是一种简单有效的从句识别方法.     

人机互助的交互式口语翻译方法

基于短语的统计翻译模型是目前机器翻译领域广泛使用的模型之一。但是,由于在解码时采用短语精确匹配的策略,造成了严重的数据稀疏问题,短语表中的大量短语无法得到充分利用。为此,该文提出了人机互助的交互式翻译方法。对于翻译短语表中找不到的短语,首先通过模糊匹配的方法,在短语表中寻找与其相似的短语。然后利用组合分类器,判断哪些相似短语可能提高句子的翻译质量。最后,通过人机交互的方法,选择可能提高翻译质量且保持原句语义的短语。在口语语料上的实验结果证明,这种方法可以有效地提高翻译系统的译文质量。     

利用单语数据改进神经机器翻译压缩模型的翻译质量

该文提出利用一个大型且精度高的神经机器翻译模型(教师模型)从单语数据中提取隐性双语知识,从而改进小型且精度低的神经机器翻译模型(学生模型)的翻译质量。该文首先提出了“伪双语数据”的教学方法,利用教师模型翻译单语数据获得的合成双语数据改进学生模型,然后提出了“负对数似然—知识蒸馏联合优化”教学方法,除了利用合成双语数据,还利用教师模型获得的目标语言词语概率分布作为知识,从而在知识蒸馏框架下提高学生模型的翻译质量。实验证明,在中英和德英翻译任务上,使用该方法训练的学生模型不仅在领域内测试集上显著超过了基线学生模型,而且在领域外测试集上的泛化性能也得到了提高。     

混合式机译中句型转换模块的设计与实现

句型转换和时态处理是混合式汉英机器翻译的两个重要阶段.主要介绍混合式机译中句型转换模块的设计与实现,其工作有:讨论词处理;建立汉英机器翻译的时态转换的匹配规则;给出了译文生成的一些处理方法.     

统计机器翻译中一致性解码方法比较分析

该文对近年来统计机器翻译研究中出现的多种一致性解码方法进行比较与分析。根据现有一致性解码方法对(单个或多个)统计机器翻译系统输出结果使用方式的不同,首先将其归纳为两大类 基于翻译假设重排序的一致性解码方法和基于翻译假设重组合的一致性解码方法;然后,针对每类方法,分别回顾其最具代表性的研究工作;最后,通过在大规模中—英机器翻译评测数据上的对比实验,对该文中介绍的多种方法进行比较,并对该课题未来研究方向进行展望。     

交互式机译系统IHSMTS的多策略翻译引擎

采用了多策略的翻译方式,融合了,和机助人译等思想,提高了自动构造译文的质量,并实现了良好的经验记IHSMTSRBMTEBMT忆和知识自动获取。同时,采用智能的人机交互技术,构建了一个机助翻译平台。文章介绍了的翻译处理原理和系统关键技术的实IHSMTS现方法。     

基于预训练的无监督神经机器翻译模型研究

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。     

互联网机器翻译

该文在回顾机器翻译发展的基础上,总结了主要的机器翻译方法,并主要阐述互联网机器翻译的特点及面临的挑战.面向互联网机器翻译的应用需求,并针对互联网资源具有海量、高噪声、时效性、稀疏的特点,提出了多策略混合翻译方法、资源挖掘和过滤以及分布式处理技术、领域自适应技术,针对数据稀疏论述枢轴语言技术和新语种快速部署技术;然后结合...     

N-Best句法知识增强的统计机器翻译预调序模型

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。     

专业翻译领域的首选技术——翻译记忆

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