排序方式: 共有14条查询结果,搜索用时 78 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
针对专利文献句子偏长的特点,将统计机器翻译中的训练语料进行子句切割获取双语的子句序列,再采
用统计和规则相结合的策略来生成子句对齐,建立基于简单子句的双语语料来重新训练统计机器翻译系统,在一定程
度上改善了原有双语训练语料中的短语对齐和词对齐,可以更为深入地利用平行语料中蕴含的翻译信息,应用于专利
统计机器翻译中,在NTCIR-9的测试集上进行实验比较,获得较为满意的翻译效果。 相似文献
6.
统计机器翻译往往存在待翻译文本来源多样和领域不一致的问题。为了提升面向不同领域的文本的翻译质量,需要根据待翻译文本对训练语料进行筛选以达到领域自适应的目的。目前统计机器翻译的领域自适应方法以目标数据为基准,着重利用统计技术对训练数据或者翻译模型进行领域的适应调整,缺乏明确的领域标签。本研究在本组之前研究基础上利用深度学习中卷积神经网络 (Convolutional neural network, CNN)对短文本进行建模,构建合适的网络结构进行有监督学习,获取完整的句子语义信息,按照待翻译文本的领域信息对训练语料进行归类筛选,获取与待翻译文本领域一致的训练数据,并将其应用到统计机器翻译中。本文采用万方英文摘要在统计机器翻译系统上进行测试,仅利用部分训练数据就得到了超越原始训练数据BLEU 打分的翻译结果,证明了本研究的有效性和可行性。 相似文献
7.
8.
9.
Toshiaki Nakazaw Manabu Yaguchi Kiyotaka Uchimoto Masao Utiyam Eiichiro Sumit Sadao Kurohashi Hitoshi Isahar 何彦青 刘建辉 《情报工程》2017,3(3):040-046
本文详细介绍了ASPEC(亚洲科学论文摘录语料库)。作为首个大规模的科学论文领域内的平行语料库,ASPEC 是由日- 中机器翻译项目于 2006 年至2010 年间利用科技促进专用协作基金构建起来的。它包含约300 万条平行语句的日- 英科学论文摘要语料库(ASPEC-JE)和约68万条平行语句的中- 日科学论文摘录语料库(ASPEC-JC)。ASPEC 被用作机器翻译评测研讨会WAT(亚洲翻译研讨会)的官方数据集。 相似文献
10.
多机器翻译系统融合技术能够对不同机器翻译系统的输出结果有效地进行融合产生更好的翻译性能,因此该技术成为机器翻译研究领域的一个热点问题.常用的多机器翻译系统融合技术可以分为句子级、短语级和词级融合.在对不同级别的系统融合技术进行分析的基础上,本文提出基于词和短语的多机器翻译系统融合方法.首先,采用词级的系统融合技术构建混淆网络,将混淆网络转化为短语表.然后,基于该短语表利用短语级的系统融合技术中的再解码方法进行混淆网络解码生成融合结果.该方法既保证了融合系统所构建的混淆网络的最大可能性,又可以利用更多的特征进行混淆网络解码.我们将基于词和短语的多机器翻译系统融合方法在两个测试集上分别实验并进行比较,获得了较为满意的翻译效果. 相似文献