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《广东外语外贸大学》 1999年
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Neuro Trans

Xu Luomai  
【摘要】: NeuroTrans A New Model for Connectionist Machine Translation Xu Luomai, Ph.D. Guangdong University of Foreign Studies This thesis aims at developing a connectionist technique for machine translation (MT). This technique treats MT development as seeking the solutions to two sub-problems. The first problem concerns obtaining vocabulary translations and is solved by using a distributed neural translation lexicon. The second problem involves adjusting the transliterations produced by the lexicon into acceptable target language sentences, which is handled by a hybrid generator. The translation lexicon learns the meaning of words from exampIes and stores the acquired lexical knowledge in a set of lexical networks. During translation, the lexical networks perform lexical disambiguation automatically. With the neural lexicon, programming a disambiguation component for an MT system is no longer necessary. The technique allows a translation lexicon to scale up easily to a full size lexicon for an MT application. Although developed initially for English-Chinese translation, the technique can be used to develop translation lexicons between any language pairs. The hybrid generator consists of a generation network (GN) and a symbolic generator (SG). GN learns a simple jumble of grammar from examples, and SG physically adjusts transliterations to produce turget language sentences. The generator is a bold attempt at language generation without using any formal linguistic theories. This thesis discusses its strengths and weaknesses. This new language generation technique is still under development, requiring further research before becoming a practical alternative to those based on the symbolic approach.
【学位授予单位】:广东外语外贸大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:1999
【分类号】:H085

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