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研究提高翻译算法的翻译准确性问题。由于英语名词短语语法复杂、规则多,导致传统机器翻译算法存在效率低、准确率不高难题。为提高英语名词短语识别准确率,提出一种粗糙集的名词短语识别方法。粗糙集方法把英语名词短语识别当成一个决策问题,通过粗糙集理论对特征约简和规则优化,最后对其进行进识别。采用粗糙集方法对WSJ英语名词短语样本进行仿真实验,仿真结果表明,粗糙集的名词短语识别正确率高于其它翻译方法,是一种有效英语名词短语机器识别方法。为实际设计提供依据。 相似文献
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【目的/意义】无论是统计机器翻译,还是神经机器翻译,训练数据通常来源复杂,主题多样,文体不一,与待
翻译目标文本的领域不能保证完全一致,导致领域自适应问题。目前机器翻译的领域自适应方法大多用主题模型
得到主题信息,将数据粗略划分为领域内(in-domain)和领域外(out-domain),缺乏更为明确的领域标签。【方法/过
程】本研究采用中图分类号作为领域标签,采用两种方法对汉语句子进行自动领域标注领域: 利用论文关键词和科
技词系统等知识组织构建领域知识库的领域标注方法;训练卷积神经网络的深度学习的领域标注方法,通过神经
网络深度融合模型将这两种方法融合起来得到效果更佳的领域标注器,利用机器翻译的测试集获取领域标签集合
筛选其训练数据。【结果/结论】经过在神经机器翻译系统上进行测试,针对两个特定领域测试集,仅利用部分训练
数据就获取了比原始训练数据高约1.3BLEU得分(相对5.4%)的翻译结果,证明了本研究方法的有效性和可行性。 相似文献
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机器翻译中,介词短语的附着最能引起句法分析歧义。传统语法将介词短语的附着看成是二元问题。本文在系统功能语法的指导下,将介词短语附着问题转化为三元问题。统计自建的商务英语双语语料库发现,介词短语的第三类附着也大量存在,值得区分。 相似文献