基于语义语言的多义词译文选择研究

论文摘要

多义译文选择问题是自然语言处理研究中的基本问题之一。受词语搭配关系和上下文语境的影响,多义词汇译文的选择用计算机来处理存在一定的难度。为了能够对不同的译文选择进行恰当的处理,研究者尝试对多义词的译文选择进行了分类,并分别对每一类译文选择进行不同的处理。语义语言理论和基于语义语言的多种自然语言翻译方法是高庆狮院士等人2003年提出的。该理论的翻译方法简化了机器翻译过程中的翻译步骤;并将N种语言之间的翻译系统减少到了N套;更为重要的是为语言知识的精确表示提供了一种途径。 本文以语义语言理论为基础,在对译文选择进行分类之后,用语义单元对每种类型的译文选择进行了数学化描述,总结了语料中的函数关系,构建了函数关系语料库。该语料库在语义单元库的小型测试系统中确实提高了译文的精确化程度。本文还介绍了对扩展函数关系的数学描述建立相应的语境模式库来进行复杂语境的译文选择方法。在以语境变化较为复杂的“yes”为例,进行语境识别的过程中利用了link grammar parser链语法分析器,link grammar parser为语境识别系统提供了准确的词汇之间的关系,为句式的识别和句子结构的分析提供了可靠的依据,保障了语境识别的正确率。 Yes译文选择系统在《走遍美国》和《奥运会》的双语对照语料中进行了封闭测试,测试得到的召回率和正确率分别达到了90.7%和88.2%。在《英语900句》和11个著名剧本中进行的两次开放测试中召回率和正确率分别为88.7%、86.7%(英语900句)和83.3%、83.7%(剧本)这一测试结果表明采用语境模式匹配的方法处理具有扩展函数关系的译文选择问题是有效的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 概述
• 1.2 机器翻译发展综述
• 1.2.1 机器翻译的发展和现状
• 1.2.2 机器翻译研究的方法
• 1.2.3 机器翻译存在的问题
• 1.3 问题的提出
• 1.4 本文的主要工作
• 2 基础理论介绍
• 2.1 语义单元和语义语言
• 2.1.1 概述
• 2.1.2 语义语言的形式定义
• 2.1.3 具体自然语言的形式定义
• 2.1.4 语义语言及语义单元用例
• 2.1.5 语义语言的歧义现象
• 2.1.6 基于语义语言的多语言翻译方法
• 2.1.7 小结
• 2.2 链语法介绍
• 2.2.1 链语法的定义
• 2.2.2 链语法的特点
• 2.2.3 词汇规则
• 2.2.4 链接文法的应用
• 2.2.5 Link Grammar Parser系统
• 2.2.6 小结
• 2.3 知网简介
• 3 译文选择的分类研究
• 3.1 词语的搭配关系
• 3.1.1 词语搭配的研究现状
• 3.1.2 搭配的两种分类
• 3.1.3 第一类搭配（即普通搭配）的数学化表示
• 3.1.4 第二类语义搭配（即函数关系）的数学化表示方法
• 3.2 词汇搭配知识库的建立
• 3.2.1 词汇搭配语义单元库的建设
• 3.2.2 词汇搭配函数关系库（FR）的建设
• 3.2.3 函数关系库的应用
• 3.3 扩展函数关系
• 3.3.1 搭配关系的扩展
• 3.3.2 扩展函数关系的形式化定义
• 3.4 小结
• 4 扩展函数关系的判别
• 4.1 概述
• 4.2 系统结构
• 4.2.1 几种选词方法的比较
• 4.2.2 系统结构图
• 4.2.3 系统库的构成
• 4.3 语义模式库的构建
• 4.3.1 模式库的库结构
• 4.3.2 语义模式表达式的形式化描述
• 4.3.3 模式表达式的分类
• 4.3.4 模式表达式的优先级
• 4.3.5 语义表达式的生成
• 4.3.6 小结
• 4.4 yes判别算法的实现
• 4.4.1 系统的主要流程
• 4.4.2 主要算法的实现
• 4.5 实验结果及分析
• 4.5.1 封闭测试结果
• 4.5.2 开放测试结果
• 4.5.3 实验结果分析
• 4.6 小结
• 结论
• 参考文献
• 附录A Yes的小语境扩展函数关系句子用例
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢
• 大连理工大学学位论文版权使用授权书