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摘要:
针对日汉机器翻译问题,提出一种新的独立于具体机器翻译算法的两层翻译架构.第一层优先利用信息检索和双语语料实现翻译记忆;第二层充分利用日语的自然形态特性,在句法匹配和词汇记忆基础上支撑高级翻译.该架构的效力依赖于大规模日汉语料资源和高效的句法匹配算法.网络语言大数据爆发在一定程度上缓解了日汉语料资源的匮乏,而平假名符号子系统表示的句法框架显式标记可以支持高效句法匹配算法的实现.实验结果表明把日语自然形态特性融入日汉机器翻译,能够创新翻译架构、扩充语料规模、降低训练开销.
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文献信息
篇名 基于自然句法标记的日汉机器翻译架构
来源期刊 山西大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 机器翻译架构 日汉机器翻译 自然句法标记 BLEU评价指标
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 第二十三届全国信息检索学术会议(CCIR 2017)论文选登
研究方向 页码范围 61-69
页数 9页 分类号 TP391
字数 4994字 语种 中文
DOI 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2018.01.011
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 张兴 中山大学外国语学院 13 30 3.0 4.0
2 刘伍颖 广东外语外贸大学语言工程与计算实验室 12 5 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
机器翻译架构
日汉机器翻译
自然句法标记
BLEU评价指标
研究起点
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研究分支
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山西大学学报(自然科学版)
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