基于统计机器翻译和WordNet提高翻译质量的研究——调查英语单词“Crack”的意义及搭配

本文探讨使用翻译软件和语料库改进翻译教学,提高翻译质量的各种具体办法。重点借助WordNet3．0中的同义词库搜寻同义词和相关词汇对“crack”的词性,主要词义,不同文本中“crack”的使用频率等方面进行了深入的分析。同时使用Goosle调查词组搭配是否地道常用,某些语法结构是否正确常用。依此揭示“crack”的真实用法和使用规律。旨在帮助译者选择在特定文本中“crack”的准确意义,排除歧义,提高翻译准确性。     

英汉机器翻译中语言陷阱的自动检索标识方法

机器翻译面临的最大问题是译文的质量,提高译文质量的关键就是对歧义的处理,语言陷阱作为一种特殊的歧义,它的两个含义通常是相反或相对的,或表层结构和真实含义是相反或相对的。对语言陷阱的错误解码所引起的误解会对对外交流与合作产生更大的影响。为了处理国际合作文本中的各种语言陷阱,本文提出了一种利用语言常识进行自动搜索,依靠逻辑推理以检索出语言陷阱并进行标识的方法,将人们在机器翻译过程中的语言陷阱识别时所进行的逻辑推理归结为一种机械的集合运算,使之易于机器操作,从而提高对源语的理解。     

多语言的无监督神经机器翻译

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.然而高质量平行语料的获取却是机器翻译研究的主要难点之一.为了解决这一问题,一种可行的方案是采用无监督神经机器翻译(unsupervised neural machine translation,UNMT),该方法仅仅使用两门不相关的单语语料就可以进行训练,并获得一个不错的翻译结果.受多任务学习在有监督神经机器翻译上取得的良好效果的启发,本文主要探究UNMT在多语言、多任务学习上的应用.实验使用3门互不相关的单语语料,两两建立双向的翻译任务.实验结果表明,与单任务UNMT相比,该方法在部分语言对上最高取得了2～3个百分点的双语互译评估(BLEU)值提升.     

基于短语的蒙汉统计机器翻译系统的设计与实现

介绍了机器翻译方法和统计翻译模型,利用国际开源软件构建了一个基于短语的蒙汉机器翻译系统.初步试验结果表明,基于短语翻译方法的蒙汉机器翻译系统具有较好的翻译效果.     

低资源维汉神经机器翻译研究

该文介绍了在第15届全国机器翻译大会的机器翻译评测项目中苏州大学的参赛情况,主要介绍参评系统使用的神经机器翻译模型基准结构以及采用的策略、方法,并介绍该系统在评测数据上的实验性能.     

英藏机器翻译系统的语言模型及总体结构设计

在信息技术迅猛发展的Intemet时代,迫切需要通过机器翻译来解决各民族之间的文字沟通障碍．提出了一个基于规则和语料的英藏机器翻译系统的语言模型及结构设计,给出了系统的设计思想、设计原则,深入分析了翻译方法的选择,阐述了系统的总体结构、翻译算法及语言模型．     

机器翻译的进展与问题研究

机器翻译就是用电子计算机来进行各种语言的翻译，它是由语言学、数学和计算技术三门科学相结合的一种新的边缘学科，其产生与发展是人们对社会发展趋势的自然反应。笔者通过对机器翻译实例进行分析，得出机器翻译虽有速度快、词汇多、成本低等诸多优点，但仍然存在各种各样的缺陷，最终得出机器翻译不能够完全取代人工翻译的结论。     

语言服务视角下翻译质量控制的要素研究

从现代语言服务的视角出发,分析翻译项目实施过程中的各影响因素:源语文本、项目时间和预算、译者素养、流程管理和翻译技术,旨在为新时代的翻译质量控制研究提供思路。     

面向翻译教学的机器翻译系统建构

信息时代,知识的更新换代进一步加快,对翻译人才的要求越来越高,翻译课的传统模式以及方法已不能适应新的需要。随着机器翻译技术的不断发展,机器翻译、翻译记忆等产品也逐步地以各种方式应用到了翻译教学当中。构建一个面向翻译教学的机器翻译系统,整体、系统地将机器翻译技术应用于翻译教学,提高翻译教学的质量,全面提高学生的翻译能力。     

基于数据增强及领域适应的神经机器翻译技术

近年来,基于深度学习的神经机器翻译已经成为机器翻译的主流方法.神经机器翻译模型比统计机器翻译模型更依赖于大规模的标注数据.因此,当训练语料稀缺或语料领域不一致时,翻译质量会显著下降.在藏汉翻译中,训练语料大多为政府文献领域且数据稀缺;在汉英语音翻译中,训练语料大多为书面语领域且噪音语料稀缺.为了提高神经机器翻译模型在这2个任务上的表现,该文提出了一种噪音数据增强方法和2种通用的领域自适应方法,并验证了其有效性.     

民汉稀缺资源神经机器翻译技术研究

该文介绍了中国科学院自动化研究所参加第15届全国机器翻译大会(CCMT2019)翻译评测任务总体情况以及采用的技术细节.在评测中,中国科学院自动化研究所参加了3个翻译任务,分别是蒙汉日常用语机器翻译、藏汉政府文献机器翻译以及维汉新闻领域机器翻译; 阐述了参评系统采用的模型框架、数据预处理方法以及译码策略; 最后给出了不同设置下评测系统在测试数据集上的表现,并进行了对比和分析.     

基于伪数据的机器翻译质量估计模型的训练

为向基于深度学习的机器翻译质量估计模型提供高效的训练数据, 提出面向目标数据集的伪数据构造方法, 采用基于伪数据预训练与模型精调相结合的两阶段模型训练方法对模型进行训练, 并针对不同伪数据规模设计实验。结果表明, 在构造得到的伪数据下, 利用两阶段训练方法训练得到的机器翻译质量估计模型给出的得分与人工评分的相关性有显著的提升。     

机器翻译英汉系统的适用性评测

本文作者以国家标准GB/T19363.1-2003翻译服务规范中所要求的"译文的完整性和准确度"作为评价标准,选择国际标准化组织发布的ISO 9001-2000英文版作为测试语料,对流行的五个机器翻译软件英汉系统的文本翻译能力进行了人工测评,并指出这些计器翻译译文中存在的普遍问题.     

基于QE的机器翻译重排序方法研究

该文提出了一种融合BERT语境向量的多模型集成的翻译质量估计方法,以及基于译文质量估计的多候选译文重排序方法,实验结果表明,这2种方法均取得了较好的实验效果.     

融合篇章上下文有效识别的篇章级机器翻译

篇章翻译是近来兴起的研究热点,如何在翻译文档时充分利用篇章信息一直是该研究的关键点和难点.在篇章级机器翻译中,如何选取当前句的篇章上下文是非常关键的.虽然相关研究使用的篇章上下文不尽相同,但是却少有在选取之前对上下文信息进行识别筛选.本文提出了一种融合篇章上下文有效识别的篇章级翻译模型,引入判别篇章上下文是否有效的分类...     

基于翻译日志的统计机器翻译模型剪枝

提出一种基于翻译日志的统计机器翻译模型的剪枝方法。该方法利用翻译规则在翻译日志中的命中频数对机器翻译规则进行过滤, 保留当前机器翻译模型所需的最小规则表。实验表明, 该方法能够在仅保留原有模型1%~3%翻译规则的前提下达到原有模型的翻译效果。     

英汉机器翻译系统的框架设计和实现

随着Internet的发展,人们对机器翻译或机器辅助翻译系统的需求越来越迫切,机器翻译的研究成为热点。论述了机器翻译系统的设计原则,提出了机器翻译系统的设计框架,并成功地实现了设计功能。     

基于多语言预训练语言模型的译文质量估计方法

传统的机器翻译评价方法往往需要参考译文,利用机器双语互译评估(BLEU)值等方法比较翻译结果与参考译文之间的相似性.但是,在现实生活中却很难为每一句待翻译的句子找到参考答案,因此,不使用参考译文的译文质量估计(quality estimation,QE)方法有着更加广泛的应用场景.在该文中,基于多语言的预训练语言模型,利用联合编码的策略完成句子级的QE任务,在WMT 2018的QE任务德语→英语语言方向上的评测数据集上取得了最佳的实验结果.同时,对比了微调过程中不同网络结构对于该任务的影响,并探究了平行语料联合编码二次预训练在句子级跨语言任务上的效果.     

基于跨语种预训练语言模型XLM-R的神经机器翻译方法

探索将XLM-R跨语种预训练语言模型应用在神经机器翻译的源语言端、目标语言端和两端,提高机器翻译的质量.提出3种网络模型,分别在Transformer神经网络模型的编码器、解码器以及两端同时引入预训练的XLM-R多语种词语表示.在WMT英语-德语、IWSLT英语-葡萄牙语以及英语-越南语等翻译中的实验结果表明,对双语平...     

运用语言沟通技巧 提高整体护理质量

语言是人与人之间交流、沟通的工具,也是新护理模式下提高工作质量的手段。整体护理要求护士必须在全面了解病人情况的前提下提出护理诊断、制定护理计划、实施护理措施、评价护理效果等,而这些当中几乎有4/5要靠语言交流来完成。护理语言讲求科学性、艺术性和灵活性,这样才能促进良好护患关系的建立。因此,护士在工作中必须运用文明礼貌用语及语言的沟通技巧,通过护士的语言、表情、行为、态度等来影响病人的心理,使其处于接受治疗的最佳状态。从而提高整体护理质量。