效率为先:机器翻译译后编辑技术综述

译后编辑是近年来随机器翻译发展新兴的计算机应用研究领域。综述了译后编辑所涉及的三方面的技术问题:自动译后编辑,自动机器翻译质量评估以及译后编辑工作量测量。自动译后编辑与自动机器翻译质量评估均应用自然语言处理领域相关技术,通过自动完成部分编辑工作、筛选机器翻译译文来降低译员工作量,从而提高效率。对译后编辑工作量的研究侧重于分析机器翻译译文的错误对译员工作量的影响,为译后编辑系统环境的设计提供理论依据。总体而言,译后编辑技术研究的主要目的是提高译员的工作效率。

基于大数据的认知语义计算——评《词语认知属性的知识库构建和应用》

作为隐喻研究、原型范畴研究的基础和依据,词语的认知属性存在主观性、差异性和数据稀疏问题,李斌博士所著的《词语认知属性的知识库构建和应用》在分布语义学的理论框架下,从互联网搜集大量真实语言用例,建立了面向汉英两种语言,包含23万多条带频率信息的"词语—认知属性"知识库,并将知识库应用于汉语的"副词+名词"转喻问题、原型范畴理论问题以及词语相似度计算,取得了若干重要的结论,证明采用大数据方法,将词义认知分析与语言计算结合起来,能够有效解决认知语言学研究存在的主观性、差异性和数据稀疏问题。