实义词和相对位置的双语平行语料库自动构建

双语语料库自动对齐是自然语言处理的一个重要研究课题。针对基于词典的英汉双语句子对齐算法存在的缺点,提出了基于词典和相对位置高效英汉对齐算法,该算法在多数情况下具有较高的准确率,效率比传统算法好,通过理论的分析和实验对比可知,该算法是可行的。     

实义词和相对位置的双语平行语料库自动构建

双语语料库自动对齐是自然语言处理的一个重要研究课题。针对基于词典的英汉双语句子对齐算法存在的缺点,提出了基于词典和相对位置高效英汉对齐算法,该算法在多数情况下具有较高的准确率,效率比传统算法好,通过理论的分析和实验对比可知,该算法是可行的。     

基于WordSmith软件的平行语料库加工处理系统设计

平行语料库加工处理过程中,传统的系统很难将当前字的标记与其它序列字符的同现特征统计出来,导致切分错误情况频频发生.为此,设计基于WordSmith软件的平行语料库加工处理系统.在硬件设计上,使用S3C6410处理器实现文本分析功能,生成标注文件,用于后续加工处理;在软件设计上,使用WordSmith软件提取出语料库中的...     

平行语料库处理初探:一种排序模型

十年来,统计方法在机器翻译中的应用得到了广泛的关注,并逐渐成为机器翻译研究的主流方法.构造高质量统计机器翻译系统的重要基础是大规模高质量的双语平行语料库.目前,多数平行语料库包含着错误或噪音,它们极大影响着统计机器翻译系统的性能.用人工手段来筛选语料库中的句对是费时费力的,本文研究了一种有助于处理这一问题排序模型,该模型考虑了多方面的因素,包括语言模型、长度信息、意义对应等.鉴于如今的统计机器翻译系统都依赖词对齐信息,词对齐因素也被考虑入本模型中.文章最后的实验及结果表明本模型具有较好的性能.     

基于自动抽取词汇信息的双语句子对齐

双语语料库句子对齐已成为新一代机器翻译研究中的一个至关重要的问题.对齐方法主要有基于长度的方法和基于词汇的方法,两者各具特点:前者实现简单、效率高,但精度低;后者精度高但实现复杂.本文提出一种新的对齐方法,首先利用基于长度的方法对文本进行粗对齐,然后在双语平行文本中确定锚点并自动抽取双语对应的关键词汇,降低了对齐问题的复杂度并减少了错误的蔓延.最后再利用所得到的词汇对应信息进行句子的对齐.这种方法融合了基于长度和基于词汇方法的优点,实验表明,它很大程度地提高了对齐的精度.     

基于译文的英汉双语句子自动对齐

双语语料库的自动对齐已成为机器翻译研究中的一个重要研究课题.目前的句子对齐方法有基于长度的方法和基于词汇的方法,该文先分析了基于长度的方法,然后提出了基于译文的方法：通过使用一部翻译较完整的词典作为桥梁,把英汉句子之间的对应关系连接起来.根据英语文本中的单词,在词典中找到其对应的译文,并以译文到汉语句子中去匹配,根据评价函数和动态规划算法找到对齐句对.实验结果证明这种对齐方法消除了基于长度做法中错误蔓延的情况,它大大地提高了对齐的精度,其效果是令人满意的.     

汉英双语平行语料库的词义标注

本文充分利用当前HowNet 资源中概念的可计算性和句子对齐的汉英双语平行语料库信息,将词义排歧的问题转化为两种语言相对应句子词义组合的相似度计算问题,进而利用动态规划法的思想设计出一种在一定的时间复杂度内,有效的标出多义词义项的算法。该方法从以前对每个多义词进行排歧时只考察其上下文环境和对应信息,改变到对句子中所有的词同时考察上下文环境,这样就可以站在句子高度来进行词义标注,最终取得了满意的实验结果。     

面向自然语言处理的大规模汉藏(藏汉)双语语料库构建技术研究

双语语料库建设及其自动对齐研究对计算语言学的发展具有重要的意义。目前国内外已建立了各类汉英双语语料库以及服务于汉英机器翻译的双语对齐语料库和短语库。为了少数民族语言的机器翻译的研究从一开始就从较高起点起步,需要对汉藏双语文本的篇章级、段落级、句子级自动对齐技术进行研究,为开发和研究汉藏机器翻译奠定基础。主要研究汉藏双语语料库对齐、汉藏双语词典抽取、双语语料的收集、整理、存储以及检索等关键技术。最终研究结果是藏文编码的自动识别与转换技术,藏语语料库构建技术、汉藏双语词典抽取技术、汉藏平行语料库句子和词语对齐技术,并建立面向汉藏机器翻译的大规模汉藏双语对齐语料库。     

双语平行网页挖掘系统的设计与实现

针对双语语料是开发统计机器翻译系统的重要资源,提出一种从网络中自动挖掘双语平行网页的方法。与传统从指定网站中挖掘平行网页的方法不同,该方法从整个互联网中自动挖掘平行网页,对新的语言对和内容领域有很强的适应能力,实现双语平行网页挖掘的系统。实验结果显示,该系统可以为统计机器翻译系统提供大量高质量的平行网页。     

基于译文的英汉双语句子自动对齐

双语语料库的自动对齐已成为机器翻译研究中的一个重要研究课题。目前的句子对齐方法有基于长度的方法和基于词汇的方法,该文先分析了基于长度的方法,然后提出了基于译文的方法：通过使用一部翻译较完整的词典作为桥梁,把英汉句子之间的对应关系连接起来。根据英语文本中的单词,在词典中找到其对应的译文,并以译文到汉语句子中去匹配,根据评价函数和动态规则算法找到对齐句对,实验结果证明这种对齐方法消除了基于长度做法中错     

基于限定领域的平行语料库的设计

作为一项重要的基础资源,双语平行语料库在人工智能领域的研究起着举足轻重的作用。我国涉及少数民族语言的双语语料库的探索工作相对较少,本文介绍了汉维双语语料库的建立过程,并对语料的收集整理和组织做了初步的设想。     

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...     

汉英篇章结构平行语料库的对齐标注评估

汉英篇章结构平行语料库是为汉英翻译文本标注对齐篇章结构信息的语料库,对齐标注是其核心工作,基本原则是“结构对齐、关系对齐”。该文基于所开发的对齐标注平台,进行人工对齐标注实验,提出切分对齐、结构对齐、关系对齐、连接词对齐、关系角色与中心对齐等对齐标注任务的评估方法,并给出评估分析。实验表明,对齐标注是构建汉英篇章结构平行语料库的合理、有效工作方式。     

基于统计和词典方法相结合的韩汉双语语料库名词短语对齐

韩汉双语语料库短语对齐对于基于实例的韩汉机器翻译系统具有重要意义,该文从韩国语名词短语结构特点出发,在基于统计和基于词典的词对齐方法进行试验分析的基础上,提出了基于词对齐位置信息的韩汉双语语料库名词短语对齐方法。该方法通过基于统计的方法获得词对齐位置信息,在此基础上利用基于词典方法的相似度计算进行词对齐校正;根据以上结果,该文通过韩国语名词短语左右边界规则抽取名词短语及其汉语译文,利用关联度度量方法进行过滤,实现名词短语对齐。实验结果表明,在较大规模语料库情况下,该方法取得了较好的短语对齐结果。     

汉英篇章结构平行语料库的对齐标注研究

篇章结构平行语料库是对具有对译关系的双语文本标注了平行篇章结构信息的语料库。对齐标注是汉英篇章结构平行语料库的核心理论基础。该文提出“结构对齐,关系对齐”的对齐标注策略,应用于切分对齐、层次结构对齐、关系对齐、中心对齐等环节,实现了对齐和标注并行、单位对齐和结构对齐共进的平行语料库工作模式。本策略辅之以相应标注平台和工作程序以及相应难点解决方案,被证明是一种高效的篇章结构平行语料库工作方式。     

高正确率的双语语块对齐算法研究

高质量的自动对齐双语语块,对于机器翻译系统,特别是计算机辅助翻译系统的性能提高有重要作用,而且对于人工翻译以及辞典编纂也都有巨大的应用价值。该文提出基于单词间粘合度与松弛度的语块划分评分方法以及双语语块划分的双向约束算法,使得源语言和目标语言的语块的划分与对齐能相互促进。与传统方法相比,因为无需事先进行双语语块划分,而是在搜索最佳对齐时动态地考察划分效果,故可以减少边界划分错误对对齐结果的影响。该算法获得了远超过传统算法的高正确率。     

基于平行语料库的双语协同中文关系抽取

针对在中文资源的关系抽取中,由于中文长句句式复杂,句法特征提取难度大、准确度低等问题,提出了一种基于平行语料库的双语协同中文关系抽取方法。首先在中英双语平行语料库中的英文语料上利用英文成熟的句法分析工具,将得到依存句法特征用于英文关系抽取分类器的训练,然后与利用适合中文的n-gram特征在中文语料上训练的中文关系抽取分类器构成双语视图,最后再依靠标注映射后的平行语料库,将彼此高可靠性的语料加入对方训练语料进行双语协同训练,最终得到一个性能更好的中文关系抽取分类模型。通过对中文测试语料进行实验,结果表明该方法提高了基于弱监督方法的中文关系抽取性能,其F值提高了3.9个百分点。     

基于多译本平行语料库的英汉智能翻译系统设计

为了提高传统翻译系统翻译质量,提出一种基于多译本平行语料库的英汉智能翻译系统。为实现该系统,首先采用网络爬虫算法对英汉语料进行收集和预处理,搭建出多译本平行语料库;然后采用基于上下文向量的词对齐模型和基于余弦相似度计算方式的段落对齐模型作为系统模型,并构建出基于attention注意力机制-LSTM的翻译系统,最后与基于跨语言词向量和基于IBM模型1的词对齐模型进行对比实验。实验结果表明,三种模型中基于上下文向量的词对齐模型正确率高达90.24%,而其余两种模型正确率仅为62.71%和51.06%,可以证明基于多译本平行语料库的英汉智能翻译系统可以有效提升翻译的正确率,达到了预期的翻译效果,可以运用于英汉智能翻译的工作中。     

基于有效句型的英汉双语短语对齐

双语短语对齐的输入是源语言 (英语 )、目标语言 (汉语 )候选句法分析树集 由于翻译异常现象的大量存在 ,源语言句法树和目标语言句法树间往往不存在简单的对应关系 如何在翻译异常的情况下 ,从源语言、目标语言候选句法树集中排除歧义 ,选出正确的句法树 ,并揭示其短语层次上的对应关系 ,是双语短语对齐的主要困难 提出的基于“有效句型”概念和“翻译中相对不变准则”的短语对齐模型基本解决了上述问题 双语短语对齐本身是一个复杂度较高的处理过程 ,提出的有关定理和算法使系统在保证对齐正确率的前提下 ,保证了时间效率     

基于语料库的最小求交词对齐

提出了一种基于句子级对齐的双语语料库的英汉词对齐方法。它建立在句对的集合表示形式的基础上。通过最小求交模型实现词对齐。使用倒排索引表和集合运算实现高效的最小求交算法。在对齐过程中引入高频干扰词表以提高召回率。实验结果表明，该方法优于使用共现互信息的词对齐和使用双语词典的词对齐方法。