语法的弱化和语义的显化

本文通过对英语发展史、黑人英语的特征、当代英语特点以及当代俄语、德语和法语发展变化趋势的阐述 ,证明语言发展变化总是处于一种语法不断弱化和语义不断显化的过程之中 ,即语言在不断从综合性向分析性发展。造成这一现象的原因包括语义对语法的功能具有补偿作用 ,语义是语法的基础 ,句法结构产生于语义结构和语言心理学上人们总是倾向于用最简单的法则来表达最复杂的概念。

基于弱化语法规则的英文机器翻译的优化研究

针对传统英文机器翻译过于依赖专家总结,而对弱化规则下英文翻译误差大的缺点,提出一种基于弱化语法规则的英文机器翻译优化算法。该算法对英文的语法规则进行分析,再对语义进行高斯边缘化获取其矩形窗函数,得到窗口特征向量,投影语义信息熵数据,并将语义关联因素加入到文本的信息熵与信息增益中去,从而得到语义非线性谱特征。最终实现特征识别,解决了传统英文机器翻译误差大的问题。最后对提出的算法进行仿真验证,结果表明使用该算法可以得到较好的英文翻译效果,从而证明了该算法的发展空间较好。

弱化语法规则下英文机器翻译准确度对比测试

传统翻译方法存在不能建立准确的语法规则库,导致语义特征提取误差大,翻译效果不好的弊端。文中提出一种在弱化语法规则下的英文机器翻译方法,通过依存句法对长句进行分割,保存至数据结构中,同时进行预处理,将文中类似的词语映射至低维向量中,为建立语义库提供依据。构造语义块库与语法规则库,对整个待翻译句子特征进行提取,添加至数据结构中。在弱化语法规则下,实现模糊语义特征匹配。按照词语的主题信息特征值,对英文翻译结果进行整理,输出英文译文。实验结果表明,所提方法有很高的翻译准确度,实用性很强。

基于弱化语法规则的机器翻译方法研究

在机器翻译的方法中,基于规则的翻译方法和基于实例的翻译方法都有各自的优缺点。结合两者的优点,提出了一种基于弱化语法规则的机器翻译方法,该方法在大量分析句子语法特征的基础上以及利用语言专家的知识构建语法规则库,在利用语法识别出句子后,把句子的各个组成部分标记出来,然后利用语义块进行匹配推理翻译出句子的各个组成部分,最后根据句法把句子的各个译出的组成部分装配起来形成译文。实验表明,该方法达到了较好的翻译效果,并且具有较大的发展潜力。

弱化语法规则下英文机器翻译的优化仿真

英文机器翻译是一种对自然语言的处理机制,但大多数的英文机器翻译获取语法规则时,过于依赖于语言专家人工总结,对一些弱化规则下的英文机器理解过程存在较大误差,存在语义特征提取误差大的弊端。为此提出一种弱化语法规则下英文机器翻译的优化方法。上述方法先分析英文的语法规则,再获取语义高斯边缘化矩形窗函数,将大量英文语义的信息熵数据进行投影,在文本信息熵与信息增益中,加入词语的语义关联因素,得到自适应匹配语义的非线性谱特征,实现对语义信息的特征识别,以此弥补了传统方法提取出的语义特征误差大的弊端。仿真证明,所提方法达到了较好的机器翻译效果,且具有较好的发展空间。