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面向奥运的汉英RBMT与EBMT研究
  • ISSN号:1003-0077
  • 期刊名称:《中文信息学报》
  • 时间:0
  • 分类: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]哈尔滨工业大学国家教育部微软重点实验室,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金(60375019)资助课题
中文摘要:

翻译实例库是基于实例的机器翻译系统的主要知识源。本文采用基于浅层句法分析的方法进行翻译实例的获取。首先根据浅层句法信息划分源语言和目标语言的翻译单元,然后在词对齐结果的指导下,利用统计对齐模型确定源语言和目标语言翻译单元之间的映射关系,从而获取翻译实例。通过与几种较具代表性的翻译实例获取方法进行对比实验发现,无论是对翻译实例库直接评测,还是通过EBMT系统进行间接评测,该方法都获得了令人满意的效果。

英文摘要:

Translation example base is the main knowledge source of example-based machine translation system. In this paper, a shallow parsing information based approach is proposed to extract translation examples. First, translation units of source and target language sentences are segmented respectively according to shallow parsing information. Then, guided by word alignment result, an statistical model is used to align translation units between source and target translation units, and thus translation examples are extracted. Experiment result shows that the proposed method achieves satisfying result in both direct evaluation of example base and indirect evaluation by EBMT system.

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期刊信息
  • 《中文信息学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国中文信息学会 中国科学院软件研究所
  • 主编:孙茂松
  • 地址:北京海淀中关村南四街4号中科院软件所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcip@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562916
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0077
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2325/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9136