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基于实例英汉翻译系统研究与实现

周磊  
【摘要】: 机器翻译作为计算机自然语言处理的一个重要分支,经历了漫长而曲折的发展历程。在研究的过程中也诞生了多种机器翻译方法。 近年来,随着计算机计算速度,存储容量的不断提高,基于实例的机器翻译(Example-Based Machine Translation,EBMT)方法越来越受到研究者的青睐。基于实例的机器翻译系统,充分利用原有实例的翻译信息,进行匹配替换翻译。因而不需要对源语句和待翻译语句做深层次的语法分析,克服了基于规则的机器翻译系统在知识获取方面的困难。而且,在例句库中拥有和待翻译语句有相似语句时,往往能获得高质量的翻译结果。 简单陈述句是英语中其他形式语句的基础,对简单陈述句的研究也是基于实例的机器翻译领域研究的重点。因此本文研究主要针对简单陈述句,并且不考虑时态,语态等信息。 本文首先介绍了机器翻译的历史及发展现状。其次重点介绍了基于实例机器翻译(EBMT)的基本原理,系统组成,以及基于实例机器翻译中需要研究的几个相关问题:双语语料库的建立,相似实例的检索,目标语句的重组。 本论文研究的主要内容包括四个部分:双语对齐库的建立,双语对齐库的存储与检索,语句相似度的计算,语句片段获取和译句生成。 在以上研究的基础上,探索实现了一个简单句英汉机器翻译系统。其基本流程是:对用户或系统输入的英语句子或句子片段,首先提取关键词,通过关键词搜索含有该关键词的例句,从而获得可能的实例翻译对。然后计算待翻译语句与所选实例的语句相似度,使用相似度最高的的实例语句进行比对替换重组,最后输出翻译结果。 最后,本文还介绍了翻译系统的实现,实验结果以及评价。从实验结果可以看出,在例句库中有与待译语句相似例句时,往往能获得较好的翻译结果。


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