基于汉维医疗平行语料的双语术语抽取研究

为提高汉语和维吾尔语医学领域机器翻译质量,解决人工提取和翻译大量医学术语耗时费力的问题,提出基于词向量表示的双语术语抽取方法,并与传统统计短语对齐抽取进行对比.首先,自建45216句汉语医疗语料,人工翻译获得23996句维语语料,人工采集汉语医学词汇65394条,翻译获得31421条维语术语,对汉语语料分词,对维语语料形态切分,获得实验数据;其次,使用词向量方法,设计了基于词向量表示的双语术语抽取实验,准确率为25.12%;并将传统统计短语对齐抽取技术应用于汉维医疗平行语料,准确率为27.28%;实验结果表明,新方法更需要大量平行语料支持,但是两种方法都有助于提高汉维医学领域机器翻译质量,使提取和翻译大量医学术语自动化.

基于平行语料库的双语术语抽取系统研究

针对双语术语抽取系统在处理多种语言时大量耗费人力、财力、物力等的局限性问题,提出基于平行语料库的双语术语抽取方法,同时,分析此方法的不足,结合多种方法进行改善。在此基础上开发了一个双语术语抽取系统,并通过实验分析了相似度函数、语料规模以及改进后方法对术语抽取结果的影响,而且该系统已经作为商品化软件投入实际应用。

中药资源Trados双语术语库建设初步探索研究

在《江西中药资源》英译实践中,为提高翻译效率和翻译质量,课题组基于该书“中医药专业术语较多、句式高度一致、重复率较高”的文本特点,尝试将Trados这一功能强大的计算机辅助翻译软件应用其中。Trados的核心优势在于术语库和翻译记忆库,文章就Trados《江西中药资源》双语术语库的建设及其应用进行了初步探讨和说明,以期对计算机辅助中医药翻译起到促进作用。

基于中英文单语术语库的双语术语对齐方法

双语术语对齐库是自然语言处理领域的重要资源,对于跨语言信息检索、机器翻译等多语言应用具有重要意义。双语术语对通常是通过人工翻译或从双语平行语料中自动提取获得的。然而,人工翻译需要一定的专业知识且耗时耗力,而特定领域的双语平行语料也很难具有较大规模。但是同一领域中各种语言的单语术语库却较易获得。为此,提出一种基于两种不同语言的单语术语库自动实现术语对齐,以构建双语术语对照表的方法。该方法首先利用多个在线机器翻译引擎通过投票机制生成目标端“伪”术语,然后利用目标端“伪”术语从目标端术语库中检索得到目标端术语候选集合,最后采用基于mBERT的语义匹配算法对目标端候选集合进行重排序,从而获得最终的双语术语对。计算机科学、土木工程和医学三个领域的中英文双语术语对齐实验结果表明,该方法能够提高双语术语抽取的准确率。

基于可比语料库的双语术语抽取技术研究

对双语术语抽取技术中的一项重要分支：基于可比语料库的双语术语抽取技术进行了综述分析。当前研究者采用的方法依据是“上下文相似”理论，即两个在源语言共现的词，对应到目标语言中的两个词也将共现。当前技术主要包含候选词的上下文特征的模型构造和上下文特征模型的优化。对已有的研究给出了一个初步的评价标准，分别对两项研究按照方法复杂度层次进行分析总结，指出存在的问题。最后对基于可比语料库的双语术语抽取技术的未来进行了展望。

面向技术文档翻译的双语术语知识库建设研究

技术文档翻译关系企业全球化进程,是语言服务行业的重要内容,其翻译质量在很大程度上受制于译员对专业领域知识的正确理解。基于领域本体的双语术语知识库将概念与概念之间的关系进行形式化描述,形成知识图谱,辅助译员学习领域知识。文章选取信息通信技术中的云计算领域,按照知识采集、知识表示、知识应用等知识组织活动,探讨双语术语知识库的建设模型、原则、流程与方法等,并手工构建了一个云计算领域双语术语知识库,可为译者等语言服务人员提供知识服务,助力企业跨语言跨文化经营,同时也为其他垂直领域双语术语知识库建设提供实践范例与研究启示。

“一带一路”倡议专题双语术语知识库本体构建方法演绎

构建“一带一路”倡议专题的双语术语知识库,其背景是数字时代的语言基础设施建设,从而整合信息资源,提供知识服务体系,实现数字时代以信息传播技术应用为特征的信息知识传播与承载,以利于经济文化等方面的国际交流与区域合作。建立术语知识库的关键在于知识本体的创建过程,本文旨在研究“一带一路”倡议专题双语术语知识库的本体构建方法和操作流程,以本体实例为其他专业领域术语知识库的建库理论和实践应用提供借鉴和参考,促进知识资源的共享利用和重复性使用,为相关的学术科研、翻译实践、对外宣传等活动提供知识服务。

基于《冰区船舶快速性》文本的俄汉双语术语库建设研究——以创建“海冰”主题术语表为例

文章基于对《冰区船舶快速性》专业文本术语的篇章分析,尝试创建“海冰”主题的俄汉双语术语库。主要分析了术语在具体使用中呈现出的形式语义特点,规定了术语提取的原则和术语译文处理的方法,尝试设计了术语条目的知识结构,旨在阐释专业(学科)领域术语的科学认知与应用价值,为航海领域专业人士的学术交流提供语言信息支撑。

《黄帝内经·素问》汉法双语平行术语库的构建路径与方法

国家对于术语标准化的推动以及文化传播的需求促进了中医术语的翻译与研究,中医术语库的建设也因此走向快车道。但是基于古汉语的汉英、汉法等多语言术语库的建设尚不足,需要在不断摸索中逐渐完善。文章以《黄帝内经·素问》汉法双语语料为研究基础,重点探索借助术语自动提取工具构建双语平行术语库的路径与方法。依托memoQ及TBX术语管理系统设计了两种术语提取方案,探究了提取古汉语—法语双语平行术语过程中遇到的问题,并深入分析了由此构建的汉法平行术语库的术语特征和翻译方法,以期为双语术语库的建设提供新的借鉴与思路。

面向中英平行专利的双语术语自动抽取

双语术语自动抽取是自然语言处理领域的重要研究课题之一,对于跨语言检索、机器翻译,以及双语词典的构建等具有重要意义。该文提出了一种面向中英平行专利语料的无监督双语术语自动抽取算法。该算法利用基于短语的统计机器翻译模型中的短语对齐和基于条件随机场的组块分析,实现双语术语自动抽取,同时借助专利语料的领域主题信息进一步提高双语术语抽取的准确率。实验表明:该算法在5 867组电通信技术领域的中英平行专利文档上进行双语术语的自动抽取,准确率达到94.00%。

基于可比语料库的双语术语抽取研究述评

对基于平行语料库的双语术语抽取和基于可比语料库的双语术语抽取进行对比分析,说明基于可比语料库的双语术语抽取的研究意义与应用价值。分析总结解决该问题的主要方法及其优化方法,指出存在的问题并展望该研究的未来发展方向。

用于双语术语抽取的专业领域中英文可比语料库构建

面向双语术语抽取这一应用目标,提出专业领域可比语料库的构建方案并进行实验论证。针对给定的主题领域分别进行中英文专业语料的采集,从中分别获取中英文关键词,根据词语共现统计获取该主题领域的其他相关关键词;以这些关键词作为查询入口,通过学术搜索引擎从网络获取候选可比语料;对可比语料进行定量评估,以剔除不符合要求的语料,最终得到特定主题领域的可比语料库。

政治话语双语术语知识库的谱系法构建--以“一带一路”倡议相关术语体系为例

双语术语知识库是知识组织理论应用于翻译研究与社会实践的代表性成果,其背景依托是语言资源建设与知识服务体系建设。政治话语双语术语知识库是中国政治话语体系的载体,谱系法构建术语知识库旨在梳理术语之间的概念关系、主题关系和逻辑关系,形成结构严谨、层次分明、脉络清晰的术语知识系统。本文基于中国政治话语术语的衍生特征和语义逻辑,以"一带一路"倡议相关的术语体系为例,提出谱系法构建政治话语双语术语知识库的方案,属于建库实践的前期理论与方法的研究。

用于双语科技术语对齐的汉维文可比语料库构建

面向汉文维吾尔文(以下简称汉维)双语科技术语抽取这一应用目标,本文提出新闻科技领域的汉维可比语料库设计方案并进行实验.将网络采集的汉维语料利用机器翻译系统进行初加工后映射到向量空间中并使用LSI算法计算出各向量间的相关性,利用计算后的向量建立索引并依次计算出源文本与候选文本的相似值.本文设计两种实验进行对比,对选取的可比语料进行评估、筛选,最终达到构建汉维可比语料库的目的.

基于医学术语翻译理论重构医学人文双语课程

医学英语术语是医学英语的重要组成部分。医学人文双语教学是培养医学生恪守医德、为病人服务的目标方向,也是新时代医学院校立德树人的首要任务。上海健康医学院的英语教师在医学英语翻译教学中,积极探讨培养医学生以人文关怀为目标的价值取向的教学实践,以人本思维培养为关键,借用切斯特曼翻译伦理模式(再现伦理、服务伦理、交际伦理、规范伦理和承诺伦理),引导学生利用医学术语变体开展沟通式交流,以利于学生在未来的医患交际中,运用医学术语变体的社会人文功能,寻找医患有效沟通的路径和方法。

民族艺术对外话语体系构建研究——以广西特色民族艺术话语为例

民族艺术历来是国际交流中的一个重要组成部分,并逐渐成为现代对外话语体系中精神文明的重要载体之一。因此,在新时代下构建民族艺术对外话语体系具有重要的理论意义和时代价值。民族艺术的生成与发展伴随着政治的需求、乌托邦的想象及主体的缺失,难以形成独立的话语体系,始终处在被支配的地位。民族艺术对外话语构建首先要基于语言和文化历史的差异,该文以广西地方特色民族艺术话语体系的构建为例,借鉴术语翻译和艺术人类学的方法,基于田野调查准确阐释艺术术语背后具体的文化价值,通过规范双语定名打破传播壁垒,以期为我国民族对外话语体系建设提供借鉴与参考。

面向数字图书馆应用的多语言领域本体学习研究

首先分析相关应用案例,说明多语言领域本体在数字图书馆领域的潜在应用价值,然后阐述数字图书馆环境下多语言领域本体学习的特点,由此给出面向数字图书馆应用的多语言领域本体学习基本框架,接着说明其中涉及到的若干关键技术与本课题组的相关研究工作,最后对未来的研究提出展望。

基于混合策略的高质量英汉机器翻译引擎设计

随着全球化进程的加快,人们对机器翻译性能要求的日益增高,基于单一方法的机器翻译系统其质量很难满足人们需求。鉴于不同的机器翻译方法之间存在着优势互补的特点,因而将不同方法结合,成为提高机器翻译质量的合理途径。本文提出了一种构建高质量的混合机器翻译引擎的方法,以传统的基于实例、规则和模板的多引擎机器翻译系统为基础,深层次地结合了统计机器翻译方法。使用统计学方法挖掘语料库并提取双语资源来扩展系统知识库。通过对齐两种机器翻译系统的译文结果,进行词汇替换,使用统计语言模型评分,来改善短语搭配和译文流利度。这种多范式融合的方法,结合了各种方法的优势,不仅大大降低了引擎的构建成本和周期,也使译文结果的准确性和流利度得到了提高。