基于深度学习算法的机器自动翻译质量评估模型

以实现机器自动翻译质量准确评估为研究目标,构建了基于深度学习算法的机器自动翻译质量评估模型。通过基于深度学习的机器自动翻译语言信息提取方法,在无监督学习阶段、有监督学习阶段中,利用降噪自动编码机对双语词实施无监督学习,重构并获取机器自动翻译样例中的语言向量特征,将机器自动翻译信息导入到双语词中,优化语言向量特征提取效果;将机器自动翻译语言向量特征导入基于深度学习的译文质量评估模型中,实现机器自动翻译质量评估。实验结果表明,所构建模型可准确评估机器自动翻译质量,且翻译句型、语句数量对该模型评估性能不存在负面干扰,模型使用效果较好。

基于汉英短语翻译组合机器自动翻译系统设计与测试研究

为了提升汉英机器翻译的准确率,实现汉英翻译系统的智能化,提出了一款汉英短语翻译组合自动翻译系统的构想。运用语义特征分析与短语翻译组合形式对汉英双语翻译算法进行改善;此外还使用交叉编辑与多线程的短语翻译加载的措施,从而完成了本翻译系统的智能化设计。通过相关实验仿真表明,此款新设计汉英短语译文组合机器自动翻译系统翻译准确率与召回率高,很少出现翻译错误,而且还具有较强的智能性。

人工智能理论的机器自动翻译系统

以高精度翻译多种自然语言的单词/语句为目标,设计基于人工智能的机器自动翻译系统。首先设计了机器自动翻译系统的总体结构,然后重点描述了机器自动翻译系统的核心模块,该模块获取单词/语句通过训练获取词向量,初始词向量并赋予词性特征,采用对数线性模型实现多种自然语言的单词/语句的词向量多特征融合翻译,最后进行了实例分析与验证。结果表明,该系统可高精度翻译自然语言,在不同句型、不同并发用户量、未登录词不同字符数量下,系统翻译性能较为稳定,能够满足实际应用需求。

机器自动翻译壮医英译应用研究

计算机翻译技术的不断升级给传统“手工作坊式”的翻译方式带来了很大的冲击,翻译人员要学习使用现代机器翻译技术,根据不同文本选择相应翻译技术,适应时代快速增长的需求。

铁路12306互联网售票系统多语言服务方案及自动翻译模型研究

12306互联网售票系统作为我国铁路唯一官方售票渠道,其多语言售票环境的构建,对提高北京冬奥会交通服务质量,服务“一带一路”倡议,提升我国国际形象都具有重要的意义。以12306APP为例,结合当前12306互联网售票系统的架构,采用多语言多套页面、Wordpress思想及双语柔性匹配翻译技术构建多语言支撑服务模块,引入Adapter层对现有单一的应用架构进行优化以兼容多语言平行服务,从而构建多语言售票环境系统架构,通过建立具有铁路行业特点的翻译记忆库,构建具有铁路客运语言特色的自动翻译模型,解决了通用的机器自动翻译技术无法适用于铁路客运售票环境这一问题。最后通过分析多语言系统上线以来的运营情况,外籍旅客的注册量、购票量增长明显。

基于融合策略的机器翻译自动评价方法

机器翻译自动评价发展至今,各种自动评价方法不断涌现。不同的自动评价方法从不同的角度评价机器译文的质量。该文提出了基于融合策略的自动评价方法,该方法可以融合多个自动评价方法,多角度地综合评价机器译文质量。该文主要在以下几个方面探索进行:(1)对比分别使用相对排序(RR)和直接评估(DA)两种人工评价方法指导训练融合自动评价方法,实验表明使用可靠性高的DA形成的融合自动评价方法(Blend)性能更好;(2)对比Blend分别使用支持向量机(SVM)和全连接神经网络(FFNN)机器学习算法,实验表明在当前数据集上,使用SVM效果更好;(3)进而在SVM基础上,探索使用不同的评价方法对Blend的影响,为Blend寻找在性能和效率上的平衡;(4)把Blend推广应用到其他语言对上,说明它的稳定性及通用性。在WMT16评测数据上的实验,以及参加WMT17评测的结果均表明,Blend与人工评价的一致性达到领先水平。

利用语句结构信息的机器翻译自动评测初探

机器翻译评测对机器翻译有着极其重要的意义,它对翻译系统性能的提高做出了很大的贡献,同时促进了机器翻译的发展。本文在HNC机器翻译策略的基础上,对翻译语料的句类转换和句式转换做了初步的研究,并利用句类转换和句式转换的理论,建立了基于句类信息的自动评测的打分机制。

网络文本中的词汇自动识别

随着互联网时代的到来,人类进入了信息爆炸的时代,新的词汇大量产生.新词汇的大量产生也给正处于蓬勃发展之中的中文信息处理工作带来了难题.中文信息处理属于自然语言理解,其理想目标是让机器理解自然语言,从而可以实现人工合成语言、人机对话、自动机器翻译等等.

国内外机器自动评分系统评述——兼论对中国学生翻译自动评分系统的启示

本研究回顾了国内外机器自动评分系统的现状、内容和特点，探讨了现有机器自动评分技术对中国学生翻译自动评分系统的启示。在总结前人成功经验的基础之上，将语料库技术、自然语言处理技术和统计技术结合起来，深入挖掘能够反映译文质量的文本预测变量，建成具有中国特色的翻译自动评分系统应该为期不远。

近五十年来国内外翻译自动评分系统的发展与应用

计算机主观题自动评分从第一个作文评分系统PEG到人工译文自动评分系统经历了50多年的发展历程。英语作文自动评分系统在测量方法、测量内容、测量技术、测量变量等方面为翻译自动评分系统提供了诸多可资借鉴的方法和技术。在前人研究基础上,国内已经研制出翻译自动评分系统,包括汉译英自动评分系统和英译汉自动评分系统,在实际应用中表现出良好的预测能力和稳定性。

基于实时在线智能管控系统INTEMOR的煤矿安全检测系统

因特摩(INTEMOR)系统是将智能系统(专家系统、智能搜寻器、自动机器翻译及计算机视觉等)、因特网、通讯、自动化、实时数据处理及数据库结合为一体为工业生产服务的软件开发平台,文中对基于此平台开发的煤矿安全检测系统做了详细介绍。

翻译质量评估的现状与对策:基于人文社科与自然科学文献的计量研究(1981—2021)

随着机器翻译技术的不断进步,翻译质量评估模式发生了深刻的变化,评估理论与评测技术有了新的进展。以全新的视角回顾人工评估与机器翻译自动评测所取得的成果对ESP翻译研究的发展具有重要的理论和实际意义。在综述了基于N-gram相似度、翻译编辑率、术语质量和向量相似度等评估指标的基础上,本文创新性地引入基于Python统计与词向量聚类的量化实验。结果显示,由于翻译质量评估涉及不同学科,其研究往往呈现零散、孤立等特点。通过对比研究可以发现,该领域学者分别来自人文社科与自然科学,研究主题与范式大相径庭,呈现出各自为政的研究态势。针对当前研究存在的问题,本文提出相关建议,以期为ESP翻译教育与评价的跨学科研究提供参考。