机器学习在汉字智能拼音输入中的应用

借助机器学习在用户机器上建立本地用户词库,并充分利用汉字的语音信息和语法信息,以改进汉字智能拼音输入的效率;利用机器智能提高智能拼音输入软件自身的易用性．     

汉英机器翻译句型处理与相似度计算探讨

在汉英机器翻译的设计中,句型处理是核心问题.研究背景是自然语言处理系统,相关的探讨是一项有益而复杂的课题,涉及的技术很多.其中,句型处理就被列为机器翻译最为急迫解决的问题之一.工作主要有两项:一是分析了汉英机器翻译句型处理的特点,给出了一些汉英机器翻译句型的举例;二是阐述了在汉英机器翻译中类比式的工作原理,即设计了相似度计算方法.     

基于CSGAN的多模型融合蒙汉神经机器翻译研究

由于低资源语料稀少而导致的语义捕获不充分现象已成为影响机器翻译质量的主要因素.为此,该文在预处理的基础上利用CNN和门控机制来改进Transformer模型,通过对抗训练的方式来引导模型参数的优化,同时通过加入命名实体识别来提高模型对实体的翻译性能.此外,通过多模型融合的方式将来自多个机器翻译的输出经过改进、重组、合并转变为一个单一的改进的翻译结果.通过3组对比实验表明,该方法优于基准方法.     

基于N-gram共现的机器翻译自动评估的研究

机器翻译的研究是人工智能中自然语言理解部分的一个分支,而译文质量是机器翻译系统评估的核心问题.讨论了基于n-gram共现的机器翻译自动评测框架,介绍了BLEU、N IST两种自动评价方法,并针对其提出若干改进思路,旨在更好地实现机器翻译译文质量的自动评估,从而对机器翻译系统的开发和完善提供更好的指导和辅助.     

日语时间表达式识别与日汉翻译研究

基于自定义知识库, 提出一种知识库强化规则集以及与统计模型相结合的日语时间表达式识别方法,旨在不断提高时间表达式的识别精准度。按照Timex2标准对时间表现的细化分类, 结合日语时间词的特点, 渐进地扩展重构日语时间表达式知识库, 实现基于知识库获取的规则集的优化更新。同时, 融合条件随机场CRF统计模型, 提高日语时间表达式识别的泛化能力。通过考察基于短语的翻译模型翻译时间词的精度, 提出统计机器翻译(SMT)结合规则翻译日语时间词的必要性。实验结果显示, 日语时间表达式识别的开放测试F1值达到0.8987, 基于《日汉时间词平行字典》与规则的翻译精度和召回率都略高于基于统计机器翻译模型。     

英蒙机器翻译系统的设计与实现

对英蒙两种语言的语法进行分析和讨论，在此基础上建立英蒙双语词典和英蒙转换规则库，设计和实现了基于Link Grammar的英蒙机器翻译系统。     

机器翻译系统的交互处理机制

如何提高机器翻译效率并得到高质量的译文一直是机器翻译系统追求的主要目标。增强机译系统的学习功能是提高机译系统性能的一条有效途径,也是智能机译系统的一个重要组成部分。英汉智能机器翻译系统中交互处理机制是通过静态的知识重组和动态的在线学习,不断完善机译系统的知识库,在不降低批量处理效率的前提下,逐步提高机译系统的译文质量,文章重点介绍了英汉机译系统中交互机制的设计和实现。     

面向低资源神经机器翻译的回译方法

神经机器翻译在高资源情况下已经获得了巨大的成功,但是对低资源情况翻译效果还有待提高.目前,维吾尔语-汉语(维汉)翻译和蒙古语-汉语(蒙汉)翻译都属于低资源情况下的翻译任务.本文提出将汉语单语数据按照领域相似性划分成多份单语数据,并通过回译方法分段利用不同的单语数据训练翻译模型,然后借助模型平均和模型集成等方法进一步提升...     

汉英机器翻译中趋向动词处理研究

在大规模语料的基础上,对趋向动词的用法和上下文信息进行了统计和分析,得到了趋向动词在谓词后面作趋向补语的概率、小概率作趋向补语（即趋向动词在谓词后面作补语的概率介于两个阈值之间）时的上下文信息;建立了一个基于趋向动词在谓词后面作趋向补语的概率统计模型来识别趋向动词用法,同时,根据趋向动词与谓词搭配后词义变化情况,对词典进行了补充．封闭测试识别精确率达99．01％,召回率达96．67％;开放测试识别精确率达98．14％,召回率达96．19％．     

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。