基于机器翻译的维吾尔语形态分析研究

针对现有维吾尔语形态分析研究中存在的数据稀疏、模型构建复杂等问题,提出一种基于机器翻译的维吾尔语形态分析模型,即将维吾尔语词干提取(词性标注)任务中词干提取前(词性标注前)的句子看作是机器翻译模型训练过程中的源语言端,词干提取后(词性标注后)的句子看作是目标语言端;为了达到最佳的效果,加入了外部信息模块和联合校验模块以优化模型。实验结果表明,基于机器翻译框架的维吾尔语形态分析模型在词干提取、词性标注两个任务上优于其他模型。对比英语(词干提取、词性标注)、汉语(分词、词性标注)实验结果,提出的方法更适合维吾尔语形态分析。

维吾尔语复杂形态对汉维机器翻译的影响研究

维吾尔语形态较为复杂,构形词缀在维吾尔语中占有重要地位,其语法与汉语有较大差别。针对维吾尔语的形态特点,分析汉语端到维吾尔语端在统计机器翻译中维吾尔语词缀的作用,搭建基于短语的汉维统计机器翻译系统,对词级粒度、词干级粒度、最大词干级粒度、词干-词缀级粒度、词干-词尾级粒度的汉维平行语料库进行对比实验,研究不同粒度的维吾尔语对汉维机器翻译中的词语对齐质量和语言模型质量的影响。实验结果表明,在上述5种粒度的维吾尔语语料中,基于词干的维吾尔语和基于词干-词尾的维吾尔语目标端语料的翻译质量明显提高。