基于统计的蒙汉机器翻译中词对齐方法研究

蒙古语属于小语种,蒙古语到汉语机器翻译相关研究进展缓慢。所以,实现高质量的蒙汉机器翻译对我国少数民族地区信息化发展有着重要意义。其中,词语对齐对机器翻译质量起着至关重要的作用。该文提出了一种基于蒙古语切分的词干词缀为基本单位的蒙汉机器翻译词对齐方法。该方法利用词干词缀表和逆向最大匹配算法来实现蒙古语句子词干词缀的切分。实验结果表明对蒙古语进行词干词缀的切分能够显著提高对数线性词对齐模型的对齐质量。

基于词形分析的汉-维机器翻译性能分析

随着我国"一带一路"战略的推进,新疆应当充分发挥其区域优势,着力于打造丝绸之路经济带核心区,其中提高汉语-维吾尔语(汉-维)之间机器翻译的质量有着重要的现实意义。通过对低频维吾尔语词汇进行词干词缀分割进行了基于三种不同机器翻译系统的汉-维机器翻译对比实验。该方法不仅减少词汇表大小从而减轻未登录词(Out Of Vocabulary,OOV)问题,同时也大大提升了翻译结果。其中统计机器翻译结果提升最明显,比原始提升了3.29个BLEU值。

基于统计语言模型的蒙古文词切分

通过对蒙古文词切分技术的分析,利用规则作为切分的基础,提出一种统计和规则相结合的蒙古文词切分方法.这种方法利用蒙古语统计语言模型作为排歧依据,使用的语言模型有基于词性的语言模型和Skip-N语言模型.其词切分准确率比基于规则的系统有较大提高.