基于Self-training和Web的术语翻译系统

• 作者: 何丕廉 孙越恒 李志圣
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 术语翻译 self-training机制 机器学习
• 年，卷（期）: 2008,（22）
• 所属期刊栏目: 开发研究与设计技术
• 页码范围: 280-282
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 3838字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.22.099

摘要

现有基于模式的术语翻译系统存在2个主要缺点,即学习过程依赖人工标定语料和缺乏对模式的评分以及对候选术语的评分太简单.该文将self-training学习机制引入术语翻译系统,在一对训练语料上完成初始学习,在实际运行中自动选择可靠程度较高的术语重新训练,以改进系统性能.该系统中增加了对模式的评分,利用启发规则,扩充了候选术语的评分方法.实验结果表明,改进后系统的性能高于原有系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何丕廉	天津大学计算机科学与技术学院	107	1570	21.0	35.0
2	孙越恒	天津大学计算机科学与技术学院	26	388	8.0	19.0
3	李志圣	天津大学计算机科学与技术学院	8	42	5.0	6.0