基于本体的英汉翻译记忆系统模糊匹配的研究

摘要

相似句子的匹配与查找是翻译记忆中的关键技术，其中语义的表达和理解占据着非常重要的作用。本文将语义网中的本体技术引入到翻译记忆系统中，来提高机器翻译的语义处理能力。 论文介绍了机器翻译的研究发展现状和现有的技术方法，分析了翻译技术中存在的问题，同时对本体工程理论进行了研究，探讨了本体在机器翻译技术中的优势，提出了将本体引入到翻译记忆系统中的思想。 结合本体构建原则、方法和现有Wordnet结构，研究了面向机器翻译领域本体的构造方法。以计算机文献领域的专业术语为范围构建了一个知识本体CSO。为相似语句的查找提供了一个语义空间。 对机器测评中句子间的模糊匹配算法进行了研究，将其应用于翻译记忆中的句子匹配中，对算法中存在的不足进行了分析。将本体中的概念相似度算法引入到模糊匹配算法中，通过对现有模糊匹配算法的改进，从语义上提高了系统检索相似语句的能力。 对基于本体的模糊匹配算法进行了实验测试，验证了算法的可行性。实验表明，通过引入本体，能够较全面地搜索到一些被忽略的、语义相近的模糊词对，句子的相似度也得到了一定的提高，从而提高了系统的匹配成功率。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1选题背景和课题来源

1.2机器翻译的研究进展

1.2.1机器翻译的发展史

1.2.2机器翻译技术的国内外研究现状

1.3目前机器翻译系统存在的问题

1.4研究内容

1.5本文结构

第2章本体技术相关研究

2.1本体概述

2.1.1本体的定义

2.1.2语言学本体的分类

2.2本体工程的方法

2.2.1本体构建原则

2.2.2本体的描述

2.3本体开发工具

2.4基于本体的相似度研究

2.5本体在机器翻译中的作用

2.6本章小结

第3章术语本体的构建

3.1本体与语义词典的区别

3.2领域本体的构造

3.2.1基于本体的翻译记忆系统的总体要求

3.2.2构建本体时所遵循的原则与方法

3.3 ontology结构

3.3.1概念层次的结构

3.3.2概念间的关系建立

3.4本章小结

第4章基于本体的句子相似度算法研究

4.1句子相似算法介绍

4.2模糊匹配算法

4.2.1模糊匹配策略的原理

4.2.2模糊匹配算法

4.3模糊匹配算法的改进

4.3.1模糊匹配算法的问题分析

4.3.2基于本体的模糊匹配算法

4.4本章小结

第5章基于本体的模糊匹配算法相似查找的实验

5.1实验平台环境和数据来源

5.2翻译记忆库中的双语语料的结构和存储

5.3 CSO本体构建的实现

5.4对翻译语句和例句的语义相似度计算的测试分析

5.4.1试验1对句子间模糊匹配词对相似度值的分析

5.4.2试验2模糊匹配词对的准确性

5.4.3试验3模糊匹配句子相似度的分析

5.5结论

5.6本章小结

总结与展望

1.本文工作总结

2.本文下一步工作和展望

参考文献

附录

致谢