机器翻译研究现状与展望

本文回顾机器翻译研完的历史,介绍典型的机器翻译方法,包括:基于规则、基于统计以及基于实例的机器翻译方法;针对机器翻译的研究现状,详细介绍和分析了基于混合策略的机器翻译方法,对统计以及机器学习方法在机器翻译中的应用进行了描述;论文还介绍了当前机器翻译评测技术;最后对机器翻译进行总结和展望。

统计机器翻译系统在网络翻译教学中的应用

随着Google翻译引擎的推出,统计机器翻译因其较高的建设效率和翻译质量得到了越来越多的重视。本文分析了统计机器翻译在网络翻译教学中的应用,提出在网络翻译教学中,统计机器翻译不仅可以帮助学生进行基本的资料检索如词汇、专业术语等,还可以提供参考译文、翻译技巧学习等诸多辅助功能,在专业化的翻译教学建设中更是具有广阔的应用前景。

工艺语言汉英自动翻译系统研究与开发

分析了国内外机器翻译的研究现状 ,针对工艺语言的特点 ,提出了一种综合的自动翻译方法 ,把基于规则的机器翻译 (RBMT)和基于模板的机器翻译 (PBMT)集成起来 ,取两者之所长 ,进行工艺语言的汉英自动翻译 ,并在实际工程中得到了应用 。

基于规则和统计的机器翻译方法歧义问题比较分析

文章通过对SYSTRAN和GOOGLE两个机译系统90句商务英语英汉翻译译文的比较分析,从词义歧义和句法歧义两方面,研究基于规则(RBMT)和基于统计(SMT)两种机器翻译方法的消歧处理的优与劣。研究表明,基于统计方法词义消歧强于基于规则方法,而句法消除歧义能力相当。词义歧义问题主要集中在动词多义词和名词多义词,而句法歧义问题则集中在定语、状语和从句。动词与介词搭配,名词与介词搭配作定语和状语,以及具有商务内涵的动词和名词,成为机器翻译的难点。