多语种机器翻译平台关键技术研究

多语种机器翻译平台关键技术研究

论文摘要

随着国际交流的日益紧密,PC的普及以及为满足浏览因特网的需求,机器翻译已经得到了普遍的承认,其应用也已日益广泛。对该课题的研究在全球范围内大量开展着。多语种翻译是机器翻译中的难点课题。在现有的机器翻译原理中,仅仅只有中间语言法具有研究人员无需精通2种以上语言、可分步进行语种添加、消歧方法定义简单的先天优势,从而成为多语种机器翻译核心机理的首选。目前我国正在积极开展MMT(亚洲多国语言翻译计划)的开发应用,研究多语种机器翻译平台的相关关键技术具有重要的理论和应用价值。本文分析了目前典型的两大类翻译系统,确定了中间语言法的研究方向。结合MMT已有的研究成果,重点研究中文到MMT计划中定义的中间语言的相关问题。详细描述了实现在MMT中添加中文翻译功能,详细分析了MMT的中间语言分析和生成的机制。设计了一个符合MMT机制的中英翻译系统内使用的中间语言,定义了中文到中间语言的转换机理。利用扩展LR算法实现了来分析中文的依存关系达到转换过程中的消歧处理。建立了一个基于中间语言的中英翻译验证模块,在验证模块的研究中,由于在其内码编码系统内存在冲突,因此,本文还将讨论多语种机器翻译中所遇到的乱码问题解泱方案。在建立LINUX多语种处理平台时,选择GB18030字符编码库的相关问题。通过实例验证了该设计。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 机器翻译基本方法
  • 1.2 本文的主要内容
  • 1.3 本文的章节安排
  • 第二章 机器翻译方法分析
  • 2.1 基于规则的方法
  • 2.2 基于平行语料库的方法
  • 2.2.1 统计机器翻译原理
  • 2.2.2 IBM统计翻译模型分析
  • 第三章 中间语言法研究
  • 3.1 核心方法分析
  • 3.2 中间语言概念的研究
  • 3.3 中间语言的分析原则的研究
  • 3.4 中间语言的生成系统
  • 3.5 设计中间语言必要原则
  • 3.5.1 实用性
  • 3.5.2 在系统设计中逐步完善
  • 3.5.3 平衡开发
  • 3.5.4 无冗余
  • 3.5.5 鲁棒性
  • 3.6 设计中间语言的结构
  • 3.7 设计中间语言的内容
  • 3.7.1 句子一级的表示
  • 3.7.2 词的表示
  • 3.7.3 省略现象的表示
  • 3.7.4 定语的属性
  • 3.7.5 状语的属性
  • 3.7.6 词汇间关系的表示
  • 3.7.7 介词结构的表示
  • 3.8 设计采用词汇句法中间语言的原因
  • 第四章 多语种翻译系统中汉英实验模块研究
  • 4.1 研究目标
  • 4.2 系统的设计
  • 4.2.1 介词结构的表示
  • 4.3 系统采用算法研究
  • 4.3.1 词间的语法关系
  • 4.3.2 扩展LR分析算法
  • 4.3.3 扩展LR分析方法
  • 4.3.4 实例
  • 4.4 多语种处理平台的研究
  • 4.4.1 多语种处理平台的设计与实现
  • 第五章 结论
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

    • [1].面向维汉神经机器翻译的双向重排序模型分析[J]. 北京大学学报(自然科学版) 2020(01)
    • [2].多语言的无监督神经机器翻译[J]. 厦门大学学报(自然科学版) 2020(02)
    • [3].罗塞塔石碑与机器翻译[J]. 外语学刊 2020(01)
    • [4].低资源场景下印尼语-汉语机器翻译模型对比分析研究[J]. 湖南工业大学学报 2020(03)
    • [5].神经机器翻译前沿综述[J]. 中文信息学报 2020(07)
    • [6].基于补全信息的篇章级神经机器翻译[J]. 中文信息学报 2020(07)
    • [7].低资源语种傣汉神经机器翻译方法[J]. 昆明理工大学学报(自然科学版) 2020(04)
    • [8].财经新闻机器翻译常见错误类型的译后编辑研究[J]. 信息与电脑(理论版) 2020(16)
    • [9].机器翻译融入翻译教学的模式探究[J]. 科学大众(科学教育) 2018(12)
    • [10].机器翻译给译者带来的机遇和挑战[J]. 安徽文学(下半月) 2018(12)
    • [11].试论机器翻译与人工翻译的未来关系[J]. 未来与发展 2019(02)
    • [12].浅析机器翻译[J]. 文化产业 2018(08)
    • [13].机器翻译与人工翻译的差异以及未来展望[J]. 通讯世界 2019(05)
    • [14].谈“在线网络机器翻译”与“人工翻译”的互补关系[J]. 河北能源职业技术学院学报 2019(02)
    • [15].深度学习时代下的机器翻译[J]. 人工智能 2018(01)
    • [16].从翻译中的意义角度分析机器翻译对翻译的影响[J]. 智库时代 2019(39)
    • [17].浅谈机器翻译的应用与前景分析[J]. 英语广场 2019(09)
    • [18].跨文化交际视角下的机器翻译谬误分析[J]. 北京印刷学院学报 2019(10)
    • [19].21世纪国外机器翻译译后编辑实证研究[J]. 湖南大学学报(社会科学版) 2018(02)
    • [20].基于约束的神经机器翻译[J]. 中国科学:信息科学 2018(05)
    • [21].俄汉机器翻译与人工翻译对比研究[J]. 现代交际 2018(12)
    • [22].机器翻译问题与解决方案研究[J]. 文化创新比较研究 2018(19)
    • [23].面向维汉机器翻译的语料筛选技术研究[J]. 计算机应用研究 2016(12)
    • [24].机器翻译软件的适用性与局限性分析[J]. 戏剧之家 2016(24)
    • [25].基于句法知识的复句解构对韩汉复句机器翻译改进刍议[J]. 洛阳师范学院学报 2017(02)
    • [26].机器翻译:人类距离“重建”巴别塔还有多远?[J]. 机器人产业 2017(03)
    • [27].神经机器翻译前沿进展[J]. 计算机研究与发展 2017(06)
    • [28].利用句法信息改进交互式机器翻译[J]. 中文信息学报 2017(02)
    • [29].基于动态词对齐的交互式机器翻译[J]. 中文信息学报 2017(04)
    • [30].论机器翻译的现状[J]. 南国博览 2019(04)

    标签:;  ;  ;  

    多语种机器翻译平台关键技术研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢