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题名一个基于GLR算法的英汉机器翻译浅层句法分析器
被引量：7
- 1
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作者
郭永辉
吴保民
王炳锡
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机构
解放军信息工程大学
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第34期124-129,共6页
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文摘
浅层句法分析是指短语级的自然语言句法分析。在研制MatLink英汉机器翻译系统的过程中,提出了扩充的CFG文法用于描述英语短语句法,并改进了GLR算法,设计实现了用于英汉翻译的英语浅层句法分析器。该分析器采用多出口的分析表结构,引入符号映射函数实现短语边界的自动识别,用孩子兄弟树描述短语的句法结构,并通过短语转换模式实现源语言向目标语言的短语级转换。最后,通过对一个实例句子的分析阐述了该浅层句法分析器的设计思想和工作过程。
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关键词
机器翻译
句法分析
glr算法
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Keywords
machine translation,syntactic parsing,glr algorithm
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分类号
H085
[语言文字—语言学]
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题名一种句型转换和近似机器翻译方法及算法
被引量：7
- 2
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作者
杨宪泽
雷开彬
吴守宪
张上游
宁爱华
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机构
西南民族大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2005年第11期66-68,共3页
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基金
国家民委会重点科研目基金资助项目(234408)
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文摘
在机器翻译的研究中,混合式方法是一种好方法。本文讨论了句型转换的机器翻译和近似机器翻译,提出了规则索引算法和一种近似机器翻译的算法。
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关键词
机器翻译
句型转换
规则索引算法
近似算法
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Keywords
machine translation
syntactic transfer
rule index algorithm
approximate algorithm
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分类号
TP391.2
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种混合式机器翻译方法的分析研究
被引量：9
- 3
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作者
杨宪泽
肖明
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机构
西南民族大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2012年第2期168-171,共4页
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基金
中央高校科研平台项目(11NPT02)
四川国际旅行公司合作项目(25724101)
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文摘
在机器翻译的研究中,混合式方法是一种好方法。本文的工作有两部分:第一部分提出新的句型转换的机器翻译方法;第二部分讨论近似机器翻译方法的改进,并对对齐处理、相似度计算和检索方法做了详细说明。
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关键词
机器翻译
改进方法
句型转换
近似算法
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Keywords
machine translation
improvement method
syntactic transfer
approximate algorithm
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分类号
TP391.2
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名英汉机器翻译中的短语自动识别算法
被引量：1
- 4
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作者
朱丽秋
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机构
曲靖师范学院外国语学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2017年第15期126-128,132,共4页
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文摘
为了准确识别短语,设计了一种英汉机器翻译短语自动识别新算法。首先构建标记规模约为58万个英汉单词的短语语料库,为短语赋予基本的可搜索功能,保证翻译真实度;然后以短语中心点构造短语结构,改进标准GLR算法,在短语语料库的短语标记上识别短语词性,得到词性识别结果;最后通过解析线性表的句法功能校正词性识别结果中的英汉结构歧义,得到最终的识别结果。实验组织测评小组以打分方式对所设计的算法进行测评,测评结果证明算法的短语识别精度、识别速度和更新能力均很优秀。
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关键词
英汉机器翻译
短语自动识别
glr算法
词性识别
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Keywords
English-Chinese machine translation
phrase automatic recognition
glr algorithm
speech recognition
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分类号
TN99-34
[电子电信—信号与信息处理]
TP391.2
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名融合句法解析树的汉-越卷积神经机器翻译
被引量：10
- 5
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作者
王振晗
何建雅琳
余正涛
文永华
郭军军
高盛祥
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学)
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期3797-3807,共11页
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基金
国家自然科学基金(61732005,61672271,61761026,61866020)
云南省自然科学基金(2018FB04)
云南省省级人才培养计划项目(KKSY201703005,KKSY201703015)。
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文摘
神经机器翻译是目前应用最广泛的机器翻译方法,在语料资源丰富的语种上取得了良好的效果.但是在汉语-越南语这类缺乏双语数据的语种上表现不佳.考虑汉语和越南语在语法结构上的差异性,提出一种融合源语言句法解析树的汉越神经机器翻译方法,利用深度优先遍历得到源语言的句法解析树的向量化表示,将句法向量与源语言词嵌入相加作为输入,训练翻译模型.在汉-越语言对上进行了实验,相较于基准系统,获得了0.6个BLUE值的提高.实验结果表明,融合句法解析树可以有效提高在资源稀缺情况下机器翻译模型的性能.
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关键词
神经机器翻译
资源稀缺
句法解析树
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Keywords
neural machine translation
low-resource
syntactic parse tree
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名全启发式语言分析模型
- 6
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作者
尹德春
刘建勇
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机构
中国人民公安大学网络安全保卫学院
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
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出处
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2015年第4期357-365,共9页
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基金
中国人民公安大学2015年中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015JKF01440)
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文摘
本文简要地回顾了机器翻译发展的历史,介绍了基于语言规则的机器翻译方案中的源语言分析方法及其发展过程,具体包括:直译式方法、基于产生式规则的方法以及基于启发式预处理的方法。深入分析并总结了各种分析方法的利弊,最后提出了一种基于全启发策略的语言分析模型,并开发了高效的全启发式语言分析系统。
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关键词
机器翻译
句法分析
直译式
启发式预处理
全启发式
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Keywords
machine translation
syntactic parsing
direct approach
heuristic preprocessing approach
complete heuristic parser
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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