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摘要:
为了解决仅采用基于语音或基于字形的音译方法造成的误差过大问题,以汉英音译为主要研究对象,运用统计与规则的理论思想,提出融合基于语音和字形的音译单元对齐方法,设计了4个实验,与传统方法进行对比.实验结果显示,该方法能够很好地提高机器音译的准确性.
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自动切分
TTS
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于字形与语音的音译单元对齐方法
来源期刊 北京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 机器音译 对齐 N-gram模型 基于语音的音译方法 基于字形的音译方法
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 75-80
页数 6页 分类号 TP391
字数 5342字 语种 中文
DOI 10.13209/j.0479-8023.2016.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐金安 北京交通大学计算与信息技术学院 35 194 10.0 13.0
2 张玉洁 北京交通大学计算与信息技术学院 34 208 9.0 13.0
3 陈钰枫 北京交通大学计算与信息技术学院 22 54 3.0 6.0
4 刘博佳 北京交通大学计算与信息技术学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
机器音译
对齐
N-gram模型
基于语音的音译方法
基于字形的音译方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京大学学报(自然科学版)
双月刊
0479-8023
11-2442/N
16开
北京海淀北京大学校内
2-89
1955
chi
出版文献量(篇)
3152
总下载数(次)
8
总被引数(次)
52842
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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