中英平行短语依存树库构建

提出了面向翻译研究的融合短语结构树和依存分析的短语依存树库(phrase dependency treebank,PDT)的构建思想,阐述了中英平行PDT的构建方法.PDT采用"扁平结构优先"的短语结构树和"基于语义"的依存句法功能标注原则,有别于传统依存分析的完全二分法.大连理工大学中英平行PDT(DUT-CEPDT)的生语料取自文本质量较高的政府工作报告和白皮书及其官方译文.首先,对文本进行分词和词性标注之后,利用专为语言学家开发的辅助工具LingTreeConstructor构建中文和英文的单语PDT;之后,在两个单语PDT之间从篇章到词的节点进行对齐,这种多层次的立体对齐比只有词、短语或句子的单层对齐能提供更丰富的翻译知识;最后,依据FrameNet进行双语平行的框架语义角色标注.DUTCEPDT将为译员培训和机器翻译研究提供所需的标准语料.     

军事文本标图系统的设计与原型实现

军事文本标图的概念，指由机器对指挥人员口授生成的文本进行分析，在相关地理信息平台上自动生成军事标图的过程。针对军事文本标图的需求和汉语语言的特点，提出了一套综合利用多种自然语言处理技术和机器翻译方法的完整的面向受限领域的“类”机器翻译解决方案，设计出一个受限领城内的军事文本标图系统。     

德汉机器翻译软件系统

建立的德汉机器翻译系统，主要包括词法分析，语法分析和译文调整生成等模块，ＧＣＭＴＳ采用与传统的ＭＴ系统不同的有条件归约算法及动词阶位和规则库相结合的分析算法，并将算法与规则分离，ＧＣＧＭＴＳ是在ＸＥＮＩＸ３８６和ＯＲＥＣＡＬ数据库环境下开发的，容易移植和推广。     

Internet实时浏览翻译系统中数字和数词的识别技术

在实时浏览翻译网站的机器翻译服务系统中，为解决有关数字和数词的语言表达形式的词法分析问题，通过分析相关语料，总结出此类语言形式的一般性特点，提出了基于动态模板匹配和知识库的处理策略，并介绍了实现其词法分析过程的步骤和方法。     

基于BERT-Encoder和数据增强的语法纠错模型

语法纠错是自然语言处理领域的重要任务之一,中文由于语法规则灵活复杂,中文语法纠错一直是一项具有挑战性的任务.本研究将中文语法纠错视为机器翻译问题,将错误的语句作为源语句翻译成正确的目标语句.使用Transformer模型作为基线纠错模型,首先,利用BERT学习到的参数初始化编码器(BERT-Encoder)使模型更好的收敛,然后,利用动态掩蔽作为数据增强方法,解决训练所需的带错误标注的平行语料不足的问题.使用MaxMatch Scorer作为评价指标,F_0.5相比基线模型提升了9.94%,实验结果表明该方法对模型纠错性能的提升具有有效性.     

蒙太古语义学在文献信息组织和检索中应用的探讨

首先,简单介绍了蒙太古语义学(MS)及其在机器翻译中应用的历史;分析了MS的特点和局限性,指出它适合作为受控自然语言(CNL)的形式模型,能很好地实现自然语言的各种计算机处理.然后,提出建设一种可应用于文献信息组织、管理和检索的基于MS的CNL系统:它能克服传统方法的种种局限性,带来革命性变化;探讨了这种系统的工作原理和结构框架.     

《机器翻译用现代藏语语义词典》的设计研究

文章就现代藏语语义词典设计的理论框架、语义分类思想、语义分类体系和属性描述原则.构造了一个初步适应英藏机器翻译的藏语语义分类体系,指出了语义分类和语义属性描述在语义分析中的重要性,阐明了语义分类与语义属性描述两者之间的约束关系,探讨相关的语义分析研究课题.     

基于多语言联合训练的汉-英-缅神经机器翻译方法

多语言神经机器翻译是解决低资源语言翻译的有效方法,现有方法通常依靠共享词表的方式解决英语、法语以及德语等相似语言之间的多语言翻译问题。缅甸语属于典型的低资源语言。汉语、英语以及缅甸语之间的语言结构差异较大。为了缓解由差异性引起的共享词表大小受限制问题,该文提出一种基于多语言联合训练的汉英缅神经机器翻译方法。在Transformer框架下将丰富的汉英平行语料与较少的汉缅、英缅语料进行联合训练,模型训练过程中分别在编码端和解码端将汉英缅映射在同一语义空间以降低汉英缅语言结构差异性对共享词表的影响,通过共享汉英语料训练参数来弥补汉缅、英缅语料缺失的问题。实验结果表明:在一对多、多对多的翻译场景下,所提方法的BLEU值比基线模型的汉英、英缅以及汉缅翻译结果有明显提升。     

词义自动消歧概率模型

提出了一种词义自动消歧概率模型·在词义自动消歧实验中,分析了高频率词义、指示词、特定领域、固定搭配和固定用法信息对名词和动词词义消歧的影响·目前该词义自动消歧系统已经应用于基于词层的英汉机器翻译系统(汽车配件专业领域)中,有效地提高了翻译性能     

MTI专业科技术语在线检索的探究

在以培养专业译员的教学模式中,术语搜索问题会影响译员,尤其是笔译译员的翻译效率和翻译质量。文章以英国杜伦大学的"翻译与科技"课程中的"在线术语检索课程"为例,讨论在MTI教学中将术语搜索层级化(hierarchy)应用。层级依次为:在线电子词典,使用机器翻译,使用搜索引擎和元搜索引擎,找到可信的语料库或文档,证实所找术语符合专业需求并确定术语翻译。