2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、泛化的EBMT(Example-based machine translation)是針對傳統(tǒng)EBMT的一種改進(jìn)方案,它利用翻譯模板取代翻譯實(shí)例,這樣既減小了實(shí)例庫的規(guī)模,同時也在一定程度上提高了模板匹配的幾率,是一種有效的機(jī)器翻譯方法。 本文在泛化的EBMT的基礎(chǔ)上,采用基于短語模板的方法,展開進(jìn)一步的研究工作:在泛化EBMT中引入句法分析技術(shù),將句子抽取成短語模板和主干模板,構(gòu)建雙層翻譯模板庫,同時提出一種句子相似度模型的訓(xùn)

2、練方法。其主要過程如下: 在模板的抽取階段,利用句法分析器對雙語平行語料中的源語言句子進(jìn)行句法分析,將分析結(jié)果中的短語部分抽取出來,留下句子的主干部分;然后根據(jù)詞語對齊關(guān)系把目標(biāo)語言的句子也分為對應(yīng)的主干和短語部分,從而得到短語平行語料庫和主干平行語料庫;最后利用語義詞典對兩個平行語料庫分別進(jìn)行概念的抽取,得到短語模板和主干模板,進(jìn)而構(gòu)建翻譯模板庫。 在翻譯測試階段,利用句子相似度算法在模板庫中搜索與輸入句匹配的模板,然

3、后采用主干模板和短語模板結(jié)合的方式進(jìn)行翻譯:利用主干模板翻譯輸入句的主干部分,利用短語模板翻譯輸入句中復(fù)雜的名詞短語,最后得到譯文。翻譯中使用的語句相似度算法是基于字符序列的相似度算法,選取詞語相似度和句子長度差作為特征函數(shù),并利用NIST工具對其進(jìn)行訓(xùn)練,得到優(yōu)化的參數(shù)組合。 實(shí)驗選取一組雙語平行語料構(gòu)建翻譯模板庫,并分別作了閉式和開式的翻譯測試。實(shí)驗結(jié)果表明,與泛化的EBMT方法相比,基于短語模板的EBMT方法可以減少模板庫

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