维吾尔语机器翻译研究综述

维吾尔语机器翻译作为我国低资源机器翻译研究的重要任务之一,其发展与应用可以更好地促进不同地区和民族之间的文化交流与贸易往来。然而,维吾尔语作为一种黏着性语言,在机器翻译领域存在形态复杂、语料稀缺等问题。近年来,在维吾尔语机器翻译发展的不同阶段,研究人员针对其特点在算法和模型上不断优化与创新,取得了一定的研究成果,但缺乏系统性的综述。全面回顾维吾尔语机器翻译的相关研究,并根据方法的不同将其分为基于规则和实例的维吾尔语机器翻译、基于统计的维吾尔语机器翻译以及基于神经网络的维吾尔语机器翻译3种类型,同时对相关学术活动和语料库资源进行汇总。为进一步探索维吾尔语机器翻译的潜力,采用ChatGPT模型对维吾尔语-汉语机器翻译任务进行初步研究,实验结果表明,在Few-shot情景下,随着示例数的增加,翻译性能先升后降,在10-shot时表现最佳。此外,思维链方法在维吾尔语机器翻译任务中并未展示出更优的翻译能力。最后对维吾尔语机器翻译未来的研究方向进行了展望。

汉语未登录词识别现状及一种新识别方法介绍

未登录词的识别对于各种汉语处理系统不仅有直接的实用意义,而且起到基础性的作用。在大规模中文文本的自动分词中,未被识别的未登录词是造成分词错误的一个重要原因,也成为许多自动分词系统走向应用的瓶颈。首先对未登录词的研究现状及现有方法做了一个综合的介绍,分析了目前方案的利弊。在此基础上提出了一个基于框架结构的未登录词专有名词识别方法。

一种基于框架结构的专有名词自动识别方法

本文提出了一种基于框架结构的专有名词统一识别方法。该方法首先根据专有名词的成词特点及出现的上下文环境,重新定义语料属性;然后,提出了属性标注点(AP)的概念,对训练语料进行初次标注,并采用错误驱动的学习方法来获取规则;最后,结合规则和实例对文本进行专名识别。实验表明,该方法在测试样本集上准确率最高可以达到92.3%,召回率最高可以达到80.4%,是一种有效的专有名词识别方法。