翻譯機調(diào)研報告模板 基于模板漢日機器翻譯系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf
日期:2023-03-11 12:39:36 / 人氣: 529 / 發(fā)布者:成都翻譯公司
現(xiàn)代理論語言學(xué)的發(fā)展、計算機科學(xué)的進步以及概率統(tǒng)計學(xué)的引入,對機器翻譯的理論和方法都產(chǎn)生了深刻的影響。50年代初,計算機的出現(xiàn)和適量的需求,促成了機器翻譯歷史上的第一次高潮。廣闊的應(yīng)用前景和前一時期的理論和技術(shù)積累是促成這次機器翻譯高潮的主要因素。41、基于詞匯驅(qū)動的【15】、基于統(tǒng)計和語料庫的【16-19]等。東北大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章引言1.1學(xué)科背景第一章引言隨著世界經(jīng)濟的快速發(fā)展,不同文化之間的交流呈現(xiàn)出快速上升的趨勢。語言作為一種文化交流的媒介或工具,已經(jīng)成為不同語言之間交流的障礙。特別是進入21世紀后翻譯機調(diào)研報告模板,計算機、網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)的飛速發(fā)展,促進了國際交流的日益頻繁,大大加快了全球一體化進程。網(wǎng)絡(luò)信息的快速增長激發(fā)了人們了解不同文化的愿望,語言障礙也越來越嚴重。如果可以依靠電腦實現(xiàn)全自動,高質(zhì)量、大規(guī)模的翻譯處理,不僅可以節(jié)省大量的時間,還可以節(jié)省大量的物力和財力。人們可以更充分地利用互聯(lián)網(wǎng)上的資源。出于這種美好的期待和渴望,機器翻譯成為了全人類的夢想之一,作為人工智能領(lǐng)域*具挑戰(zhàn)性的學(xué)科,它將持續(xù)很長時間。從此就受到人們的廣泛關(guān)注。機器翻譯(Machine Translation,MT),顧名思義,就是用計算機來轉(zhuǎn)動犁。具體來說就是實現(xiàn)從一種自然語言到另一種自然語言的自動轉(zhuǎn)換過程[2_31. 機器翻譯是一門以語言學(xué)、數(shù)學(xué)、信息學(xué)、計算機科學(xué)等學(xué)科為基礎(chǔ)的多前沿學(xué)科。
早在 1930 年代初,法國科學(xué)家 GB Artsouni 就提出了使用機器進行語言翻譯的想法。在 40 代末,Weaver 在他的備忘錄中提出了經(jīng)典噪聲通道模型的原型。1950 年代初期,計算機的出現(xiàn)和恰到好處的需求促成了機器翻譯史上的第一個高潮。到 1960 年代初,機器翻譯進入低迷期。這主要是受到了美國專門組織的一個組織于 1966 年發(fā)表的 ALPAC 報告的影響,該組織對機器翻譯行業(yè)并不陌生,各國停止了對機器翻譯研究的資金支持。ALPAC報告指出:經(jīng)調(diào)查,機器翻譯速度慢,準確性差,而且比人工翻譯貴很多。在不久或可預(yù)見的將來,開發(fā)實用的機器翻譯系統(tǒng)是沒有希望的。這一時期,語言學(xué),特別是計算語言學(xué)取得了長足的進步。人們對自然語言有了更好的理解,在使用計算機處理自然語言方面取得了很大的進步。1970年代,一些實用的機器翻譯系統(tǒng)相繼建成,如美國的SYSTRAN系統(tǒng)和加拿大的TAUM-METEO系統(tǒng)。,日本日立ATLAS系統(tǒng),法國紡織研究所TITUS。Ⅳ系統(tǒng)等。這一時期計算語言學(xué)的理論積累,以及構(gòu)建實際系統(tǒng)的經(jīng)驗積累,為下一個高潮的到來奠定了基礎(chǔ)。在 1970 年代中期,
東北大學(xué)碩士學(xué)位論文 第一章 引言 20世紀80年代初,人們預(yù)見到信息時代的到來,信息時代迫切需要智能化的信息處理。機器翻譯是智能信息處理的一個重要領(lǐng)域。機器翻譯再次受到各國的重視。許多發(fā)達國家在機器翻譯的研發(fā)上投入了巨額資金,形成了機器翻譯的第二個高潮。歐洲共同體的EVI RA計劃和DLT系統(tǒng),日本的Mu系統(tǒng)和ODA計劃,美國CMU的機器翻譯研究都是這一時期著名的機器翻譯研究項目。前一時期廣闊的應(yīng)用前景和理論技術(shù)的積累,是促成這次機器翻譯熱潮的主要因素。近二十年來,隨著語言學(xué)理論的發(fā)展、計算機技術(shù)的進步翻譯機調(diào)研報告模板,以及統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)方法在自然語言處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,人們對機器翻譯的應(yīng)用背景和目標越來越準確。本身。在此背景下,機器翻譯取得了長足的進步,此時也提出了各種新的理論,例如基于規(guī)則的[4]、基于案例的庫]、基于模板的[9-l 41、Vocabulary-driven [15], statistics and corpus-based [16-19] 等總結(jié)一下,實際機器翻譯系統(tǒng)采用的主流方法大致可以分為三類:基于規(guī)則的機器翻譯(RBMT)、基于實例的機器翻譯(EBMT)和基于統(tǒng)計的機器翻譯(Statistical Machine Translation,SMT)。本文的
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