基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对机器音译的两种主要方法——传统的基于统计的方法和目前流行的基于深度神经网络的方法,分别使用两种典型系统进行研究.实验结果显示,基于统计的方法和基于深度神经网络的方法取得的音译质量在评测指标上相当,但在具体音译结果上各系统间呈现不一致的输出.使用系统融合的方法来实现各系统间的优势互补.实验结果显示,系统融合的方法显著优于单系统的音译质量.
推荐文章
两种英汉机器翻译技术研究
英汉机器翻译
基于规则的机器翻译
基于语料库的机器翻译
基于实例的机器翻译
基于统计的机器翻译
英汉翻译研究中的语言对比与文化对比
英汉翻译
语言对比
文化对比
以致使范畴为例谈英汉对比的研究方法
英汉对比
方法论
致使范畴
基于字形与语音的音译单元对齐方法
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
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 英汉机器音译系统对比研究
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 音译对齐 统计方法 深度神经网络方法
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 专题报道:自然语言理解与智能应用
研究方向 页码范围 287-294
页数 8页 分类号 TP391
字数 6480字 语种 中文
DOI 10.13209/j.0479-8023.2017.039
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 高恩婷 苏州科技大学电子与信息工程学院 10 66 4.0 8.0
2 段湘煜 苏州大学计算机科学与技术学院 11 10 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (9)
二级引证文献  (3)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
机器音译
音译对齐
统计方法
深度神经网络方法
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
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导