位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
机器英语翻译中的模糊语义最优解选取方法
  • ISSN号:1004-373X
  • 期刊名称:《现代电子技术》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.34[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉晴川学院外语学院,湖北武汉430204, [2]武汉大学数学与统计学院,湖北武汉430072
  • 相关基金:国家自然科学基金(61501333);湖北省教育厅科学研究计划项目(B2016421)
作者: 孙霞, 沈韩[2]
中文摘要:

为了提高机器英语翻译的准确性和合理性,提出一种基于模糊语义最优解选取的机器英语翻译方法。构建机器英语翻译的信息抽取模型,建立机器英语翻译的模糊语义主题词属性表,采用灰色关联特征匹配方法计算英语翻译的语义相似度,实现英语翻译中前后文的语义模糊映射。建立语义映射关系,计算得到模糊语义最优解。实验测试结果表明,采用该方法进行机器英语翻译,语义信息的召回性能较好,主题词的特征匹配度较高。

英文摘要:

In order to improve the accuracy and rationality of English machine translation,a machine translation method based on semantic fuzzy optimal solution selection is proposed.An information extraction model and an attribute table of fuzzy semantic subject words are made for English machine translation.The semantic similarity of English translation is calculated with the grey correlation feature matching method to realize the semantic fuzzy mapping of semantic context in English translation.The semantic mapping relation is established.The fuzzy semantic optimal solution is obtained by means of calculation.The experimental results show that the proposed method has better recall performance of semantic information for the English machine translation,and high feature matching rate of subject words.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《现代电子技术》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:陕西省信息产业厅
  • 主办单位:陕西电子杂志社 陕西省电子技术研究所
  • 主编:张郁(执行)
  • 地址:西安市金花北路176号陕西省电子技术研究所科研生产大楼六层
  • 邮编:710032
  • 邮箱:met@xddz.com.cn
  • 电话:029-93228979
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-373X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1224/TN
  • 邮发代号:52-126
  • 获奖情况:
  • 中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:37245