翻译记忆

摘要： 为了提高英汉翻译系统译文精准性和作业效率,选取翻译记忆技术作为开发工具,提出一种基于句法和语义的英汉翻译记忆系统设计研究。该系统将句子拆分为多个短句,提取语义和句法,将其与记忆库中的翻译资源进行比较,计算相似度,判断译文句子是否达到直接使用标准。如果未能达到标准,采取人工修正的方式调整译文,并存储至记忆库中。系统测试结果显示,本系统译文的相似度在[0.95,1]之间句子更多。随着句子数量的增加,作业效率明显提升,且重复句子较多的情况下优势更为显著。

摘要： 研究选取国内外的6种不同双语对齐工具,通过实验对法律、政治、演讲三种中英双语文本进行对齐比较,分析了不同工具的优缺点。研究发现,整体而言Tmxmall和ABBYY Aligner在对齐的准确率上要优于其他的工具。ABBYY Aligner使用无需网络,更加稳定;Tmxmall需要依靠网络才可以使用,容易受到网络的影响。Trados和Matecat Aligner具有较高的断句准确率,但句段对齐的准确率不甚理想,排名最后。

摘要： 针对计算机辅助翻译的现实需求和应用现状,借助云平台技术在翻译领域中的应用优势,文章基于大量语料翻译实践的基础,提出基于云平台的计算机辅助翻译的思路,对其应用过程中的难度进行针对性的分析,提出可行的应用模式,为机器翻译提供优秀的解决方案.

摘要： 自建不同类型的语库耗时耗力,多涉及汉语和某一欧洲语言,涉及的语种也不超过十种,平行语库更是寥寥.搜集、整理、比对近年来欧洲委员会发布的涉及20种以上语言的语库,分析其统一格式和翻译对齐后的特性、异同、比较方法和使用条件等,为广大语言和翻译研究者更为迅速有效地进行多语、跨语语料收集和统计分析提供参考.

摘要： 提出了一个针对现有基于网络的计算机辅助翻译工具进行改进的方法和评价体系,即CATaLog Online.通过一套简单而有效的项目管理工具,为用户提供了一个后期编辑的环境,并且设计了一套在线词典查询系统,便于应用到日常查询和教学中.具体来说,它通过翻译记忆、机器翻译和自动后期编辑等步骤给出翻译建议,并记录后期编辑活动的详细日志.同时,在线词典查询系统不仅为用户提供了一个活字典,还有丰富的翻译样例,完整的上下文以及充足的背景知识等.通过一个英语翻译任务对CATaLog Online的使用进行了详细的用户调查研究.实验结果表明,本中中提出的CATaLog相比于一些现有的辅助翻译工具更加灵活和个性化,特别是在对系统翻译结果的自动输出选择和颜色方案使用以及快速、稳定的词典查询系统等方面.

摘要： 国际组织的对内管理和对外工作均需仰赖翻译服务,但在其翻译实践中,常存在待译文本数量巨大、工作流程复杂、译者难以获取恰当的术语和文献支持等问题,需借助新技术手段进行针对性解决。本文以欧盟机构的翻译实践为例,基于实地调查,评介欧盟现阶段使用的办公自动化软件、翻译记忆、术语库、机器翻译平台等信息技术工具,并简略探索上述工具的使用可能为我国翻译人才培养带来的若干启示。

摘要： 神经机器翻译是目前机器翻译领域的主流方法,而翻译记忆是一种帮助专业翻译人员避免重复翻译的工具,其保留之前完成的翻译句对并存储在翻译记忆库中,进而在之后的翻译过程中通过检索去重用这些翻译.该文基于数据扩充提出两种将翻译记忆与神经机器翻译相结合的方法:(1)直接拼接翻译记忆在源语句后面;(2)通过标签向量拼接翻译记忆.该文在中英与英德数据集上进行了实验,实验表明,该方法可以使翻译性能获得显著提升.

摘要： 信息技术的发展推动了社会各个行业的革新进步,翻译行业也不例外,计算机辅助翻译技术的应用,加快了翻译行业发展的脚步.基于此,本文首先对辅助翻译技术的定义进行了简单的介绍,其次分析了翻译技术的工作原理以及数学基础,阐述了常用的几种辅助翻译软件,最后对辅助翻译技术的应用重点进行了研究.

摘要： 随着计算机和网络技术的高速发展,语言服务行业迅猛变革,计算机辅助翻译软件百花齐放.在云平台翻译软件日益兴起之时,本地化翻译软件面临巨大挑战.译者必须根据翻译需求选取合适的CAT软件.论文对Trados2017与YiCAT进行了对比研究,Trados的项目管理功能相对全面,翻译记忆功能更加强大,而云端YiCAT成本较低,不受时空限制,容易操作,可导入的术语库、记忆库格式更为常见.不论是单机版还是在线版CAT软件,都还有待继续发展.

摘要： 基于翻译记忆这一机器翻译技术,本文对比了Trie树、哈希表、后缀数组这三种比较常见的索引方式,并提出了一种基于哈希表和后缀数组的双重策略的翻译算法,并应用于汉日机器翻译系统中,同时提出了一种利用此技术进行机器辅助翻译的方法。初步实验结果表明,该方法拥有较高的效率和较低的内存资源占用。

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： 提出了一种基于实例的机器辅助写作翻译方法,设计并实现了这个系统,用以辅助写作翻译过程,规范人与计算机的分工与协作.该系统可以对单词、词组,以及词的搭配给出更精确的翻译解释,实际应用的结果表明,它能有效地帮助中/英文用户更流畅的书写和翻译英/中文,保证写作翻译的效率和质量.此系统具有文本搜索、对应片段搜索和翻译记忆管理工具,文本搜索工具允许用户查询已经翻译好的文本或参考文档;对应片段搜索工具帮助用户检索出一个单词或一种表达方式在源语言和目标语言中的对应翻译结果;翻译记忆管理工具保存了文本片段的在源语言和目标语言中的对应关系.

摘要： 计算机辅助翻译具有很强的实用性,它对于提高全自动翻译系统的性能大有裨益。本文拟从翻译实践角度出发,主要以分析基于翻译记忆技术的机器辅助翻译模式为主线,着重讨论助译系统中关于语言的语义知识处理和系统功能层次的实现策略。

摘要： 由于开发英汉机器辅助翻译系统的需要,我们调查了许多用户;调查结果发现,用户需要系统提供对英文原文的语言辅助分析支持,尤其是英文长句子的句法分析支持和英文词汇包括对生词和熟词的词义 分析支持等.本文主要对句法辅助分析做了技术分析——提出利用原文句子分析树表示和句子的分块(block-based)表示方法为用户提供句法分析支持功能.本文期望能够对块(block)以及英汉概念之间的关系做更进一步的研究;期望通过不断加深对翻译理念的认识和坚持系统对用户开放等途径促进翻译方法和技术以及语言基础资源的研发.文末对作者前一阶段有关翻译记忆的一些研究内容给出示意性的说明.

摘要： 中医药走向世界的形势很好，但任务很艰巨。翻译中医文献难度大、速度慢、争议多。海量的中医文献有待于翻译出版。鉴于手工翻译效率太低，机器翻译高不可攀，CAT软件价格昂贵，故在实践中采用分步实施的简易的电脑辅助中医翻译法，简称中医CAT。TCM-CAT的原理是将收集的大量语料加工成中英文逐句对照的形式，从而减少语料库标注和复杂的电脑处理规则。

摘要： 中医药走向世界的形势很好，但任务很艰巨。翻译中医文献难度大、速度慢、争议多。海量的中医文献有待于翻译出版。鉴于手工翻译效率太低，机器翻译高不可攀，CAT软件价格昂贵，故在实践中采用分步实施的简易的电脑辅助中医翻译法，简称中医CAT。TCM-CAT的原理是将收集的大量语料加工成中英文逐句对照的形式，从而减少语料库标注和复杂的电脑处理规则。

摘要： 中医药走向世界的形势很好，但任务很艰巨。翻译中医文献难度大、速度慢、争议多。海量的中医文献有待于翻译出版。鉴于手工翻译效率太低，机器翻译高不可攀，CAT软件价格昂贵，故在实践中采用分步实施的简易的电脑辅助中医翻译法，简称中医CAT。TCM-CAT的原理是将收集的大量语料加工成中英文逐句对照的形式，从而减少语料库标注和复杂的电脑处理规则。

摘要： 中医药走向世界的形势很好，但任务很艰巨。翻译中医文献难度大、速度慢、争议多。海量的中医文献有待于翻译出版。鉴于手工翻译效率太低，机器翻译高不可攀，CAT软件价格昂贵，故在实践中采用分步实施的简易的电脑辅助中医翻译法，简称中医CAT。TCM-CAT的原理是将收集的大量语料加工成中英文逐句对照的形式，从而减少语料库标注和复杂的电脑处理规则。

摘要： 本文对当前计算机翻译的情况进行了介绍,重点阐述了计算机辅助翻译的原理和功能,并对处于主流地位的计算机辅助翻译软件TRADOS(塔多思)、雅信CAT进行了介绍.

摘要： 本发明公开了一种融合翻译记忆和短语翻译模型的统计机器翻译方法，其包括：步骤1：利用训练集得到双语短语切分句对；步骤2：根据所得到的双语短语切分句对获得翻译记忆中相应的翻译记忆短语对，并抽取翻译记忆短语对的相关特征；步骤3、融合短语翻译模型和所抽取的翻译记忆短语对的相关特征最终获得当前待翻译句子的目标翻译结果。其是一种在传统短语翻译模型的基础上充分且恰当地挖掘翻译记忆提供的信息以提高统计机器翻译译文质量的方法。

摘要： 本发明提供了利用机器翻译和翻译记忆库的电子服务翻译。提供了一种将数据从源语言翻译成目标语言的系统和方法，其中将机器生成的源语句目标翻译与人生成的目标语句的数据库进行比较。如果发现匹配的人生成的目标语句，则因为和机器生成的语句相比，人生成的目标语句更可能是结构良好语句，所以可以使用该人生成的目标语句来代替该机器生成的语句。该系统和方法不依赖于包含源语言和目标语言语句对的翻译记忆库，并且使得对需要人类翻译者来校正通过机器翻译而生成的翻译的依赖最小化。

摘要： 本发明公开了一种融合翻译记忆和短语翻译模型的统计机器翻译方法，其包括：步骤1：利用训练集得到双语短语切分句对；步骤2：根据所得到的双语短语切分句对获得翻译记忆中相应的翻译记忆短语对，并抽取翻译记忆短语对的相关特征；步骤3：融合短语翻译模型和所抽取的翻译记忆短语对的相关特征最终获得当前待翻译句子的目标翻译结果。其是一种在传统短语翻译模型的基础上充分且恰当地挖掘翻译记忆提供的信息以提高统计机器翻译译文质量的方法。

摘要： 提供了一种基于结构化的翻译记忆的自动翻译系统及使用其的自动翻译方法。在该自动翻译系统中，翻译记忆建立模块将预定语言范式改变为部分翻译范式，并将所改变的部分翻译范式登记在结构化的翻译记忆中。句子单元翻译模块基于翻译记忆对输入句子执行句子单元的翻译。部分组合翻译模块分析小于包括在输入句子中的句子单元的语言范式的结构，基于翻译记忆搜索与所分析的语言范式匹配的已登记的部分翻译范式，并组合所搜索到的部分翻译范式以输出与输入句子对应的翻译。

摘要： 本发明提供了利用机器翻译和翻译记忆库的电子服务翻译。提供了一种将数据从源语言翻译成目标语言的系统和方法，其中将机器生成的源语句目标翻译与人生成的目标语句的数据库进行比较。如果发现匹配的人生成的目标语句，则因为和机器生成的语句相比，人生成的目标语句更可能是结构良好语句，所以可以使用该人生成的目标语句来代替该机器生成的语句。该系统和方法不依赖于包含源语言和目标语言语句对的翻译记忆库，并且使得对需要人类翻译者来校正通过机器翻译而生成的翻译的依赖最小化。

摘要： 本发明公开一种基于翻译记忆库的神经机器翻译方法，步骤为：从含有外文数据的网络中爬取海量双语数据；对双语数据进行预处理，得到处理后的双语数据；将一半双语数据存储为翻译记忆库基础数据，另一半使用搜索技术找到翻译记忆库中与训练语料中每个句子最相似的句子；将训练语料数据和翻译记忆库数据一起输入到神经网络模型中开始训练模型；导入用户自定义的数据到翻译记忆库中；对用户实时输入的文本搜索找到翻译记忆库中与该文本最相似的句子，输入到机器翻译模型中，在解码端使用门控机制指导模型翻译；将用户输入的句子和修订后的结果存入翻译记忆库。本发明应用先进的神经机器翻译技术，翻译效果优越，满足不同用户对翻译译文的高质量要求。

摘要： 本发明提供一种基于翻译记忆库的机器翻译方法，该方法包括：从翻译记忆库中查找与待翻译原文相似度最高的语料原文和语料原文的译文；将待翻译原文和语料原文进行比较，获取语料原文中与待翻译原文不同的差异部分；将差异部分映射到语料原文的译文，将语料原文的译文中差异部分映射的译文替换为掩码；将替换后的语料原文的译文和待翻译原文作为机器翻译模型的输入，输出待翻译原文的译文；其中，机器翻译模型由翻译原文样本作为样本，翻译原文样本对应的译文作为标签进行训练获得。本发明实现联合待翻译原文和语料原文的译文进行翻译，不仅可以提高翻译效率，降低翻译成本，还可以提高翻译的准确性。

摘要： 本发明涉及一种通过门控机制将翻译记忆融入神经机器翻译的方法，应用在基于注意力机制且采用encoder‑decoder框架的NMT模型，包括：数据前处理阶段：训练得到每句话的句向量，包括待翻译的源语句与翻译记忆库中的句子；对于源语句，通过计算其与翻译记忆库中句子的句向量的余弦相似度得到相似性，随后选出其中概率最高的那一句对与源语句互相匹配，把它们记为(sa，sb)，其中sa表示源语句，sb表示翻译记忆库中计算句向量余弦相似度与源语句最接近的句子，对应的翻译记做(ta，tb)，计算sa与sb的模糊匹配得分，相关公式如下所示。上述通过门控机制将翻译记忆融入神经机器翻译的方法，通过句向量获得源语句与翻译记忆库中语义最相似的句子。

摘要： 一种使用远端翻译记忆库的翻译系统及其方法，目的在于解决翻译记忆库无法共享的问题，其通过以翻译服务器储存翻译记忆库，使得翻译装置于翻译输入资料时，先至翻译服务器中搜寻是否有相对应的第一翻译结果，当有相对应的第一翻译结果时显示第一翻译结果，而能够达到减少重复翻译的功效。

摘要： 本发明涉及计算机辅助翻译领域，具体涉及一种翻译记忆库的质量管理方法。该方法通过提出对翻译记忆库引入一套可溯源、可跟踪、可汇报的翻译记忆库可信度的评价机制，实现了量化记忆单元匹配度计算标准的同时，还能够在译者参考翻译的过程中，动态更新翻译记忆库以达到推荐最优记忆单元的目的，并且，该方法支持译者根据自身需求增加筛选条件，来从记忆总库中筛选符合要求的记忆单元，满足了译者筛选最优记忆单元时的个性化需求。