利用网络资源为翻译工作服务的理论和实践探讨

本文探索了网络在翻译工作中的用途,指出了网络对翻译工作的不利影响,提出了如何利用网络更好地为翻译工作服务的具体方法,并对网络相关产业部门就如何为翻译工作者服务提出了具体建议,对翻译工作具有一定的指导意义.     

机器翻译在CADAL中的应用

文章将对在“中美百万册数字图书馆（简称CADAL）”项目中提供双语服务所涉及的机器翻译技术以及如何将该技术在数字图书馆建设中应用进行讨论并提出解决方法。     

自然语言的计算机处理过程中的歧义问题

计算语言学是利用计算机对人类自然语言进行处理的崭新领域.该领域的研究表明:计算机使用英语及机器翻译中确存在歧义问题,解决办法必须以知识和统计为基础,开发出高质量的机器翻译系统.     

基于机器翻译的专利术语翻译获取方法研究

鉴于专利术语的翻译要求高度的准确性和专业性,而专利术语的自动获取翻译对于机器翻译、词典自动编纂、跨语言信息检索等自然语言处理具有重要的实用价值,从双语的专利摘要中分别抽取术语,之后融合多术语识别方法,采用规则翻译和统计机器翻译来动态地辅助词汇化方法进行术语对齐,以期尽可能多地在双语的专利文献中获取准确的专利术语翻译对。在专利文摘中进行实验验证的结果是：专利术语翻译对的准确率达到80%。     

子句对齐及其在专利统计机器翻译中的应用

针对专利文献句子偏长的特点,将统计机器翻译中的训练语料进行子句切割获取双语的子句序列,再采 用统计和规则相结合的策略来生成子句对齐,建立基于简单子句的双语语料来重新训练统计机器翻译系统,在一定程 度上改善了原有双语训练语料中的短语对齐和词对齐,可以更为深入地利用平行语料中蕴含的翻译信息,应用于专利 统计机器翻译中,在NTCIR-9的测试集上进行实验比较,获得较为满意的翻译效果。     

浅析英汉机器翻译系统的问题和对策

目前我国已有很多机器翻译软件,旨在提高并改善英汉机器翻译系统的翻译质量的研究也正在进行。通过分析国内常见的机器翻译软件的翻译实例,研究英汉机器翻译系统存在的问题并指出相应的解决对策,使其翻译质量能更好地满足用户的使用需求。     

徐金安:让人与计算机自由“对话”简

让计算机理解人类自然语言,通过机器翻译技术解决人类语言障碍,不仅是人们长期以来的追求和理想,也是广大自然语言处理和机器翻译研究人员共同努力的方向。北京交通大学计算机与信息技术学院副教授徐金安便是其中杰出的一位。     

一种嵌入词义消歧的机器翻译框架

本文介绍了一种机器翻译框架,能够完成汉-英文本的自动翻译任务。对于输入句子,分别进行分词、词性标注和句法分析处理。在翻译转换之前,集成了词义消歧的结果以提高自动译文输出质量。     

混合式机器翻译中单词处理的一些技术探讨

机器翻译的涉及的技术很多,单词处理是其中的一个重要核心.本文主要介绍单词处理的一些技术,其工作有三部分:第一部分提出最大匹配分词的改进算法;第二部分探讨汉英机器翻泽时名词的单复数处理算法;第三部分给出词性兼类处理的一些方法.     

通过Web数据挖掘为VILA语言搜集多语种词汇

使用Web数据挖掘技术,在互联网海量的网页数据中,搜集一些包含多语种语言信息的特殊网页,对这些网页中含有的语言信息进行分析,归类,处理,从中提取我们所需要的多语种语料,为一种全新的可视化翻译语言VILA语言建立一个能满足其需要的词汇库。随着互联网数据的快速更新,通过这种方式来获取的语料,更能够提高其时效性和实用性。