机器翻译系统

摘要： 传统机器翻译系统存在的缺点,即译文质量不高,其准确率极限为70%。HNC理论是针对机器翻译系统存在的缺点进行深入研究,提出一种创新式思路,利用HNC理论中的最重要处理模块之一,即语义主辅变换来提升机器翻译系统性能。文章立足于语义主辅变换原理,阐述了语义块概念与分类,分析语义主辅变换原因,再以案例详细分析语义块主辅变换在HNC理论下机器翻译系统中的应用,利用嵌入一个并不复杂的主辅变换法则,从而使译文质量大幅度提升。

摘要： 作为中国计算语言学的开拓者之一、世界上第一个汉语到多种外语机器翻译系统的研制者,年过八旬的冯志伟仍然紧跟技术前沿,活跃在语言学跨学科研究领域。“巴别塔,是人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔;为了阻止人类的计划,上帝让人类说不同的语言,‘翻译’就此产生。”在2018年的一场机器翻译论坛上,冯志伟用《圣经》故事作为他演讲的开头。

摘要： 为满足铁路行业科研人员在居家办公、线上科研、异地出差等情况下利用科技信息资源、辅助科研创新工作的实际需求,中国铁道科学研究院集团有限公司(以下简称“铁科院集团公司”)信息技术研究所以服务科研创新为立足点,在铁科院集团公司科信部支持下,推出“铁译通”机器翻译系统,提供定制化、个性化的多语种机器翻译服务。

摘要： 本文基于语义选择与信息特征设计了英语自动化机器翻译系统.通过语义信息特征制定了机器翻译流程,以GIZA++为载体进行翻译,利用伯克利对准器对齐词语,基于反向转换语法,详细阐述汉语语言模式与英语翻译语言模式的结构关联特性,以语句动静配置,实现自动化机器翻译.最后通过系统测试,结果表明,与传统机器翻译系统相比,准确率显著提高,这就表明基于语义选择与信息特征的英语自动化机器翻译系统的翻译准确率较高,可为英汉机器翻译奠定坚实的基础支持.

摘要： 始于20世纪30年代,机器翻译技术发展至今,已有将近90年的研究历史,经历了基于规则、基于实例、统计和神经网络等四个主要阶段,其终极目标在于实现全自动高质量翻译。近年来,神经网络技术在机器翻译中的深度应用,促使机器翻译系统所产出的译文质量有较大幅度的提升。机器翻译系统的智能化程度越来越高,成为人工智能技术的一个典型代表,进而对翻译业界、学界乃至教育界都产生了重要影响和巨大冲击。由此引发了机器翻译的"取代论""威胁论"乃至外语专业、翻译专业的"无用论"等消极观点和讨论。面对这样的论调,外语专业和翻译专业该如何为自身发展进行定位?

摘要： 对于机器翻译研发者而言,机器翻译系统的开发与应用是一项系统工程,任何未经检验的论断都会涉及人工智能和机器翻译技术的工程伦理问题。目前讨论人工翻译能否被“取代”为时尚早,我们应该尽快厘清的是机器翻译的工程伦理问题。

摘要： 脸书开发了首个机器学习模型,它可以实现100种语言中的任意两种语言之间的翻译,而不需要先转换成英语,并且脸书还在不断地完善这个模型。

摘要： 只有解决了语言翻译和本地化问题,才能实现农产品跨境电商的沟通无障碍。通过多模型融合的机制和桥接操作、建立农产品跨境电商语料库和多模态翻译架构,结合人工翻译,能够搭建多语言农产品跨境电商机器翻译系统,解决目前农产品跨境电商翻译的准确性、规范性、文化迎合性、语言多元化等问题,促进农产品跨境电商贸易的发展。

摘要： 只有解决了语言翻译和本地化问题,才能实现农产品跨境电商的沟通无障碍.通过多模型融合的机制和桥接操作、建立农产品跨境电商语料库和多模态翻译架构,结合人工翻译,能够搭建多语言农产品跨境电商机器翻译系统,解决目前农产品跨境电商翻译的准确性、规范性、文化迎合性、语言多元化等问题,促进农产品跨境电商贸易的发展.

摘要： 『机器翻译』(Machine Translation,MT)是指利用机器(电脑)的快速处理能力协助人们从事文件翻译的工作机器翻译系统。能把人类语言翻译的法则,转变成电脑的运算法则,使得电脑能根据运算法则,将输入的原始语言(source language)翻译成所需的目标语言(target language)。用以完成这一过程的软件叫做机器翻译系统。本文介绍了机器翻译软件发展及其优势，分析了机器翻译存在的不足。

摘要： 实现了一个以原创概念为出发点的实验性机器翻译系统。该系统的翻译对象为25000-30000字的毛泽东选集。从分词到英语输出,全部采用Matlab语言编程。译文的主要优越之处是语序基本符合英语习惯。该系统的总体策略是统计手段和汉语语言学相结合,具体的统计手段是隐马尔可夫模型。

摘要： 汉语分词粒度对统计机器翻译系统性能影响深远。在专利文献中存在着大量的专业术语，适当的专业术语分词粒度，可有效提高统计机器翻译系统性能。为了提高机器翻译性能，本文提出一种规则与统计相结合的方法抽取专利文献中的专业术语，使用词语粘连度对抽取的专业术语的粒度进行控制，实现专业术语的多粒度分词效果。实验结果表明，提出方法可有效调控专业术语的分词粒度，防止专业术语颗粒过大造成的过拟合现象，降低统计机器翻译结果中未登录词的数量，提高翻译质量。

摘要： 目前，国内外基于语料库的翻译研究主要集中在翻译共性、翻译规范、译者风格和翻译培训等涉及翻译理论和翻译实践方面的研究；本文提出的基于三元组可比语料库的自动语言剖析技术扩大了该研究领域的内涵，使其包括面向自然语言处理的应用研究。文章中，从工程可实现性考虑，创新性地提出了建造三元组可比语料库，利用n-元词串、

摘要： 基于trigger对的长距离蒙古语语言模型采用统计方法进行自然语言建模。本文简要介绍了基于trigger对的长距离蒙古语语言模型的三种实现方法，并在汉语一蒙古语机器翻译系统测试了这三种方法的性能。本文旨在通过对三种模型的比较研究，为基于trigger对的长距离蒙古语语言模型的具体应用提供参考和依据。

摘要： 本文首先简单介绍机器翻译研究发展简史和研究动向。然后本文阐述机器翻译系统的分类及特点:机器翻译系统从系统研制的方法分为基于规则的机器翻译系统和基于语料库的机器翻译系统,后者又分为基于统计的机器翻译系统、基于实例的机器翻译系统和翻译记忆系统:从自动化程度分为全自动机器翻译系统、人助机译系统和机助人译系统,后两种合称为计算机辅助翻译系统;从翻译转换方式分为直译式系统、基于转换方式的翻译系统和基于中间语言(枢轴式)的翻译系统;从翻译用户的需求分为为浏览者研制、为修订者研制、为翻译者研制和为写作者研制的系统等四种类型。进而本文提出机器辅助翻译系统最好同时包含基于翻译记忆技术和基于实例模式翻译这两种翻译功能并且这两种翻译方法和翻译过程最好分阶段进行。最后本文对基于翻译记忆技术的辅助翻译有关技术和基于实例模式翻译的有关技术进行了讨论。

摘要： 使用基于规则的ATN(扩充转移网络)模型来识别汉语句子中的组块.通过自定义一种指定格式的文法文件构造规则集,编译该文法文件并构造自动机以实现ATN模型,从而完成基于规则的汉语句子的组块识别.该系统已应用于名为NIHAO的机器翻译系统中,使得机器翻译效果得到了明显改善,并为深层次的句法分析打下了良好基础.

摘要： 该文从建立人机系统的新角度出发，提出了翻译系统中辅助阅读机制的思想。通过对具体问题的分析，探讨了建立在人机分工基础上的人机协作方式，以及人机智能接口技术在人机系统中的作用。辅助阅读机制的主要特点是“人为主（决策〕，机为辅（参谋），相互学习，共同适应”。实现辅助阅读机制必将成为机器翻译系统实用化的一条有效途径。

摘要： 本文介绍了中国科学院计算技术研究所自然语言处理研究组参加2011年全国机器翻译研讨会机器翻译评测的情况。今年我们参加了所有领域的九项评测任务。使用了基于语言学句法、基于形式句法、基于短语等三类统计翻译模型的单系统。以及基于IHMM的词级融合系统与句子级融合系统。本文详细介绍了各个系统的理论模型和系统框架，并对评测相关实验进行了说明。

摘要： 本文介绍了中国科学院计算技术研究所自然语言处理研究组参加2011年全国机器翻译研讨会机器翻译评测的情况。今年我们参加了所有领域的九项评测任务。使用了基于语言学句法、基于形式句法、基于短语等三类统计翻译模型的单系统。以及基于IHMM的词级融合系统与句子级融合系统。本文详细介绍了各个系统的理论模型和系统框架，并对评测相关实验进行了说明。

摘要： 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于图的机器翻译数据选择方法及机器翻译数据选择系统，所述方法包括：首先是建图，即建立一个无向图；其次是标签传播；最后是根据标签传播之后每个结点对应领域的概率分布进行数据选取的工作。本发明对现有的机器翻译数据选择方法进行了改进；现有的机器翻译数据选择方法只能选择出一种领域的数据，忽视了领域之间的共性；对于待划分领域的数据该发明则能根据给定的领域个数及部分已标注领域数据给出所有领域的概率分布，将领域之间的共性纳入数据选择方法的考虑范围。

摘要： 本发明公开了一种机器翻译引擎训练系统、方法及经训练的机器翻译引擎，该机器翻译引擎训练系统包括：预处理替换模块、替换信息存储模块、子词切分保持模块、翻译引擎训练模块和替换信息还原模块。其中，预处理替换模块将接收到的双语句对或待翻译原文中的标签对分别替换为特殊标记对，只有标签内容相同的标签对才使用相同的特殊标记对来替换。替换信息还原模块在训练效果验证模式下或引擎执行翻译任务时将接收到的译文中的特殊标记还原，以便对机器翻译引擎的训练效果进行评价或输出最终译文。根据本发明，能有效提高机器翻译引擎对翻译文本中格式化信息尤其是标签的处理能力，使得机器翻译引擎能高可靠性地处理翻译文件中的例如上、下标信息。

摘要： 本发明实施例提供了一种机器翻译方法。所述方法包括：接收输入的源语言的原始字符串，原始字符串包括命名实体字符和非命名实体字符，命名实体字符具有所属的实体类别标签；将原始字符串翻译为中间字符串，具体包括：采用实体类别标签替换原始字符串中对应的命名实体字符，将原始字符串中的非命名实体字符翻译成目标语言的字符；将中间字符串翻译为目标字符串，具体包括：在预置的映射表中查找与命名实体字符及对应的实体类别标签匹配的目标字符，采用目标字符对应替换所述中间字符串中的实体类别标签。根据本发明可以提升翻译质量。

摘要： 机器翻译系统包含：译文候选生成部，将第1语言的输入文分别分配给用于生成第2语言译文的多个机器翻译装置，并从各机器翻译装置，接受对于输入文的第2语言的译文；译文改良部，以译文候选生成部接受的多个第2语言的各译文为起点，按照以规定的评价方式改进评价那样改良译文；和结束判定部，在译文改良部改良的译文中，将满足规定的条件译文作为对输入文的译文进行选择；译文改良部包含：译文变形部，对输入的译文进行规定的变形；译文评价部，对变形的译文进行评价；和重复控制部，判断对变形后的译文得到的评价，相对于输入的译文得到的评价是否被改进，在确认没有改进之前，重复进行变形和评价，按照这样控制译文变形部和译文评价部。

摘要： 本发明属于自然语言的处理或转换技术领域，公开了一种基于领域自动识别篇章机器翻译方法、机器翻译系统，所述基于领域自动识别篇章机器翻译方法将待翻译的句子划分到对应领域；对于篇章中的每句待翻译语句根据对应的领域信息调取对应的领域翻译系统对句子进行翻译；对翻译的句子进行合并得到最终的篇章翻译结果。本发明在传统的机器翻译机制上做了改进，采用了分类算法将待翻译的语句进行领域的划分，再放入对应所属领域翻译系统进行翻译。相比于传统人工选择领域翻译系统进行翻译方法，该发明可以省去人工判断句子所属领域的时间。相比如直接利用通用翻译系统进行翻译，该发明可以有效提升翻译准确率。

摘要： 本公开内容提供了机器翻译系统、机器翻译方法和与其一起使用的解码器。该机器翻译方法包括以下步骤：接收第一语言的文本；创建反映所述第一语言的文本中的每个短语组合的短语组合概率的短语组合模型；通过使用所述短语组合模型、翻译模型和语言模型将所述第一语言的文本翻译为第二语言的文本；将所述第二语言的文本作为翻译结果输出，其中，所述翻译结果包含被翻译短语。

摘要： 本发明公开了一种机器翻译系统及方法，该系统包括：机器翻译引擎，对待译文本断句，以句子为基本翻译单元逐个翻译，对译后的每个句子进行合并，生成机器翻译初始译文；对译用语输入模块，用于输入想要指定的原文和译文用语；词对齐信息生成模块，用于生成词对齐信息。机器翻译引擎检测是否有用户输入，若有，则将原文用语提供给词对齐信息生成模块，从该模块接收词对齐信息，基于词对齐信息找到初始译文中相对应的译文内容，并使用译文用语替换相对应的译文内容，从而生成最终译文；若没有输入，则将初始译文作为最终译文输出。根据本发明，能高效地进行术语一致性替换，且特别适合于翻译专利申请文件，能提供高质量的专利申请机器翻译文件。

摘要： 本公开涉及机器翻译方法、机器翻译系统、程序以及非暂时性计算机可读存储介质。提高机器翻译的精度。得到翻译精度高的译文。进行忠实于原文的翻译。通过使用神经网络翻译原文来生成第一译文，根据第一译文的分析结果而从原文所包括的词句中决定修改对象词句，通过将修改对象词句替换为用于神经网络的学习的学习数据中的高频率词来修改原文，通过使用神经网络翻译修改后的原文来生成第二译文。

摘要： 本发明属于自然语言的处理或转换技术领域，公开了一种基于领域自动识别篇章机器翻译方法、机器翻译系统，所述基于领域自动识别篇章机器翻译方法将待翻译的句子划分到对应领域；对于篇章中的每句待翻译语句根据对应的领域信息调取对应的领域翻译系统对句子进行翻译；对翻译的句子进行合并得到最终的篇章翻译结果。本发明在传统的机器翻译机制上做了改进，采用了分类算法将待翻译的语句进行领域的划分，再放入对应所属领域翻译系统进行翻译。相比于传统人工选择领域翻译系统进行翻译方法，该发明可以省去人工判断句子所属领域的时间。相比如直接利用通用翻译系统进行翻译，该发明可以有效提升翻译准确率。

摘要： 为了提高机器翻译系统的功能，需要进一步的改善。鉴于此，本公开提供机器翻译方法以及机器翻译系统。所述机器翻译方法包括：取得步骤(S1)，取得将第一语音数据转换为文本信息而生成的翻译前文本信息，第一语音数据表示用第一语言说出的输入语音；判定步骤(S2)，判定在取得步骤(S1)中取得的翻译前文本信息是否含有存储于存储部的第一特定文本信息；以及输出步骤(S3)，当在判定步骤(S2)中判定为翻译前文本信息含有第一特定文本信息的情况下，输出存储于存储部并且与第一特定文本信息相关联的第二特定文本信息、和该第二特定文本信息的第二语音数据中的至少一方。