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．     

基于样本难度的神经机器翻译动态学习方法

近年来,神经机器翻译模型已经成为机器翻译领域的主流模型,如何从大量的训练数据中快速、准确地学习翻译知识是一个值得探讨的问题.不同训练样本的难易程度不同,样本的难易程度对模型的收敛性有极大影响,但是传统的神经机器翻译模型在训练过程中并没有考虑这种差异性.本文探究样本的难易程度对神经机器翻译模型训练过程的影响,基于“课程学...     

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...     

基于目标语统计的译文选择的研究

译文选择是词义消歧研究在机器翻译中的分支．本文介绍了基于目标语统计的译文选择的原理,并以英汉机器翻译中汉语译文的选择为例,详细讨论了基于目标语统计的方法的实现．通过对词典译文的处理得到统计数据．为适应实用化系统的要求,统计数据进行压缩,并采用特殊的检索算法．提出了多项式级的逐步渗透译文选择算法,实验结果表明,该算法可以将译文选择正确率提高１０％以上．     

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％．     

融合术语信息的神经机器翻译参数初始化研究

针对电气工程领域英汉机器翻译中平行语料稀缺的问题,在使用通用语料训练翻译模型的基础上,提出了一种融合领域术语信息的嵌入层参数初始化方法.首先,对文本进行分词预处理,将术语词划分为一个最小单元;然后,利用Glove和Word2vec在不同单语语料上训练得到两种词向量,并分别初始化嵌入层参数中常用词和术语词的向量表示;最后...     

机器翻译的转换单位

本通过实例分析指出现存机译的质量问题在于理论上一直陷在句本位的框框里，把词作为翻译的主要转换单位。作提出以小句作为机器翻译的转换单位，从动态的、功能的角度分析小句的对等转换有助于提高机译质量。     

汉英词汇发展比较

运用比较方法论的基本原理,选取汉语和英语词汇在发展过程中所呈现出的最显著的特点进行对比分析,从而证明:词汇系统发展的过程,是词汇系统自组织的过程。词汇的发展,一方面是词汇系统以外的各种因素和环境通过词汇系统的结构自身的改变而发生作用的结果;另一方面,是词汇系统内部各种要素的相互作用和影响的产物。     

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.     

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。