自然语言机器翻译的技术思想与基本模型

介绍了机器翻译发展过程中的典型技术思想与特点 ,以及机器翻译系统的几种基本模型     

网页的机器翻译

本文,作者首先简单介绍了网页机器翻译的现状及网页的构成,然后作者提出了一个网页机器翻译的模型,整个模型分成两个部分：有标记文本的翻译和纯文本的翻译。至于有标记文本,作者提出了一个4步法来恰当处理标记,而纯文本的翻译就相对简单。为了提高翻译质量,本文还首先确定了文本的语域,然后使用了EMBT来翻译文本。     

神经机器翻译综述

机器翻译研究在非人工干预的情况下,利用计算机自动地实现不同语言之间的转换,是自然语言处理和人工智能的重要研究领域,神经机器翻译(neural machine translation,NMT)利用神经网络实现源语言到目标语言的转换,是一种全新的机器翻译模型.神经机器翻译经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果,在很多语言对上超过了统计机器翻译方法.首先介绍神经机器翻译的基本思想和主要方法,然后对最新的前沿进展进行综述,最后对神经机器翻译的未来发展方向进行展望.     

基于集成机器翻译的双语平行语料无监督质量评价

围绕双语平行语料质量评价问题，提出基于集成机器翻译的无监督质量评价思路，从翻译方向和翻译系统两个视角分别设计实现了单引擎和多引擎无监督评价框架和算法。实验结果表明单引擎无监督评价算法能够集成同一个机器翻译系统不同翻译方向的差异，多引擎无监督评价算法能够集成不同机器翻译系统之间的差异，采用最基本的莱文斯坦字符串形态相似度计算方法和线性加权集成方法能够实现高效工业级语料质量评价。     

汉语-维吾尔语机器翻译解码器研究

描述了基于短语统计的汉语-维吾尔语(简称汉维)机器翻译解码器。搜索算法的效率是解码的关键,基于短语统计的搜索算法在汉维机器翻译中是首次使用,并构建翻译备选项列表,基本实现了汉维机器翻译的解码器研究设计。分析对比实验结果,证明该搜索算法的有效性。     

基于SC文法的英汉机译中消歧处理的研究

在机器翻译中，从原文输入到译语文输出的各个分析和转换层面上都存在着不同类型的歧义现象，因此消歧处理成为机器翻译所面临的最重要同时了难的课题之一。前人 一些机器翻译产生深刻影响的文法理论，但歧义问题始终未能得到圆满解决。在基于ＳＣ法的智能汉机器翻译系统（ＩＭＴ／ＥＣ）中，充分利用文法的技术特点，在机器翻译的几个主要阶段处理了不同类型的歧义问题，使ＩＭＴ／ＥＣ的译准率明显提高。     

英治机器翻译系统中介词多义的处理方法

在英汉机器翻译中，英语介词多义的处理是最难解决的问题之一，尽管国内外一些机器翻译专家在这方面已做了许多工作，并获得一些成果，但远未能彻底解决这一问题，在对英语介词的现象进行分类的基础上，以介词“ｉｎ”为例对其多义现象进行了详细的分析研究。在研制“智能型英汉机器翻译系统”中，采取在词典和规则中加入介词的语义属性和上下文相关函数等措施，比较好地解决了介词多义的问题。从而，使“智能型英汉机器翻译系统”的     

英蒙机器翻译系统的规则库及连接文法

本文主要研究英蒙机器翻译系统的设计方法和具体实现算法，介绍了英蒙机器翻译系统的规则库及连接文法。     

基于实例和本体的甲骨文机器翻译方法研究

为解决基于实例的甲骨文机器翻译缺乏深层次语义分析的问题,引入了本体技术.采用实例和本体相结合的办法,分阶段实现甲骨文语句的机器翻译.基于实例的方法用于仅需浅层语义分析的句子,基于本体的方法用于需深层语义分析的句子.在对比分析甲骨文与现代汉语之间的内在联系基础上,建立了甲骨文知识本体,为机器翻译的词典和语义提供概念及其层次网络,解决甲骨文同义词、兼类词及词义消歧问题.实验结果表明:对常规的简单甲骨文语句,基于实例的机器翻译结果较好;对复杂的甲骨文语句,需要利用基于本体的机器翻译,其结果也基本满足研究需求.     

英蒙机器翻译的实现

主要研究英蒙机器翻译系统的设计方法和具体实现算法，探讨了英蒙机器翻译的转换、生成及实现算法．     

英汉机器翻译系统中介词多义的处理方法

在英汉机器翻译中，英语介词多义的处理是最难解决的问题之一。尽管国内外一些机器翻译专家在这方面已做了许多工作，并获得一些成果，但远未能彻底解决这一问题。在对英语介词的多义现象进行分类的基础上，以介词“ｉｎ”为例对其多义现象进行了详细的分析研究。在研制“智能型英汉机器翻译系统”中，采取在词典和规则中加入介词的语义属性和上下文相关函数等措施，比较好地解决了介词多义的问题。从而，使“智能型英汉机器翻译系统”的译准率大大提高。     

机器翻译方法的研究现状

对几种常见的机器翻译方法的特点和适用性等问题进行了深入的讨论，分析了机器翻译面临的主要困难和技术难点。     

英蒙机器翻译系统的设计

主要研究英蒙机器翻译系统的设计方法和具体实现算法，探讨了英蒙机器翻译系统的设计以及建立机器词典的问题．     

知识分析的直接模型

定义了模拟知识的直接模型，并证明了该模型同Ｋｒｉｐｋｅ结构和Ｆａｇｉｎ的知识结构是等价的，与后两种模型相比，该模型中知识作为基本的，而不是衍生的认知，更适用于自然语言理解和机器翻译等领域。     

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。     

人工智能在机器翻译中的应用研究

针对人工智能在机器翻译中的应用现状和发展趋势,探讨了人工智能对于提高机器翻译效率、促进行业发展的新路径。首先,分析了人工智能在机器翻译行业中的发展趋势,并阐释了具体的应用方式;其次,立足国情,发掘中国在人工智能和机器翻译行业中的发展优势,并研究在大数据时代,提高机器翻译效率的方法。研究结果期望为中国基于人工智能的机器翻译产业发展提供参考,为制定人工智能和机器翻译产业政策提供决策依据,并为人工智能在自然语言处理和机器翻译的研究提供帮助。     

英汉机器翻译系统中介词多义的处理方法

在英汉机器翻译中，英语介词多义的处理是最难解决的问题之一。尽管国内外一些机器翻译专家在这方面已做了许多工作，并获得一些成果，但远未能彻底解决这一问题。在对英语介词的多义现象进行分类的基础上，以介词“ｉｎ”为例对其多义现象进行了详细的分析研究。在研制“智能型英汉机器翻译系统”中，采取在词典和规则中加入介词的语义属性和上下文相关函数等措施，比较好地解决了介词多义的问题。从而，使“智能型英汉机器翻译系统”的译准率大大提高。     

基于短语和句法的统计机器翻译

回顾了统计机器翻译发展的历程,讨论了噪声信道模型、基于短语的统计机器翻译和基于句法的统计机器翻译,主张把理性主义方法和经验主义方法结合起来,以推进机器翻译的进一步发展。     

神经机器翻译的系统融合方法

为了提高机器翻译模型的泛化能力,基于神经机器翻译系统,将系统融合技术应用于模型训练过程.在神经机器翻译系统的基本结构——编码器-解码器结构的基础上,提出5种融合方法(平均融合、权重融合、拼接融合、门机制融合和注意力机制融合)分别应用于多个编码器-一个解码器的融合、多个编码器-多个解码器的融合和一个编码器-多个解码器的融合.在中英翻译任务上进行实验,相对于基准系统,系统融合方法改进的机器翻译模型的机器双语互译评估(BLEU)值最终提升了0.59～3.01个百分点.实验结果表明,系统融合能有效地提升译文质量.     

浅谈机器翻译中的译者主体性

本文分析了机器翻译的分类及其特点,探讨了机器翻译中译者主体性的客观存在,指出译者的主观能动性在机器翻译中同样起着关键性的作用,机器翻译离不开译者主观能动性的发挥,为了达到迅捷、高质量的译文,我们应该将机器翻译与译者翻译二者紧密结合起来。更好地为翻译实践服务。