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基于递归对象模型的跨语言转换研究

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1 绪论

1.1 课题背景及意义

1.2 国内外相关工作

1.3 研究内容

1.4 文章组织结构

2 跨语言转换相关知识

2.1 递归对象模型

2.2 机器翻译

2.3 基于模型的跨语言转换

2.4 机器翻译与跨语言转换的比较

2.5 本章小结

3 递归对象模型的解析与获取

3.1 递归对象模型的解析方法

3.2 SD依存表达式和ROM表达式

3.3 ROM表达式生成

3.4 递归对象模型图形化

3.5 本章小结

4 基于递归对象模型的跨语言转换

4.1 跨语言转换中的概念与形式化定义

4.2 跨语言转换的原则

4.3 跨语言转换的算法

4.4 本章小结

5 系统实现及其评测指标

5.1 跨语言转换系统的实现

5.2 跨语言转换的评价

5.3 本章小结

6 总结与展望

6.1 本文主要工作

6.2 进一步研究方向

致谢

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间研究成果

附录2 攻读硕士学位期间参与项目

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摘要

在产品设计的早期阶段,用户通常使用自然语言描述产品需求。对用户需求的科学理解,决定了整个设计阶段的效率和设计结果。将自然语言需求描述转化成为更为正式和结构化的需求定义将有利于设计人员抽取需求信息,正确的理解设计需求,进而做出正确的设计决策。另一方面,随着国际合作中信息量的急剧增加、信息交流的日益频繁,突破语言障碍成了进一步国际交流与合作的难点。
  递归对象模型能够完整正确地表达源需求语义信息。基于递归对象模型的需求语义结构化表示有利于明确产品需求,有助于设计人员正确理解设计需求。将产品需求融入到产品设计模型之中,更加符合设计理论的规范,有助于提高设计效率和质量。基于递归对象模型的跨语言转换方法,可将用源语言描述的产品需求文本句子,用目标语言的递归对象模型结构化表示。基于递归对象模型的跨语言转换方法首先对用户源自然语言产品需求进行句法分析,解析获取其对应的递归对象模型。然后在解析出的递归对象模型基础之上,通过对模型对象按照语义限制关系进行分类,保持语义,完成跨语言对象转换,解析而成目标语言的递归对象模型。
  通过一个设计需求用例验证了基于递归对象模型跨语言转换方法可行性与实用性。借鉴机器翻译的常用自动评测标准,通过将递归对象模型的语义表现融入到跨语言转换语义保持之中,提出了一种跨语言转换精度评价指标。实验结果表明基于递归对象的跨语言转换方法比传统机器翻译方法在语义精度保持方面有较大提升。

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