Translation of Long Sentences from English into Chinese Sense Groups as Units

随着经济全球化的发展,这个世界越来越需要文化交流.翻译是促进不同国家间文化交流的重要手段.一般而言,翻译是双语言之间的交换活动.翻译理论家奈达认为＂所谓的翻译是指在译语中使用自然而又最确切的对等语再现原语信息,首先在语义上,其次在文体上.＂因为英汉两种语言存在差异,所以这两种语言的转化不太容易.尽管关于翻译方面的书籍不少,但仍有深入研究的空间.这篇论文的目的就是拓展英语长句汉译的方法.这篇论文中的翻译法是在以意群为翻译单位的基础上发展而来的.

Automatic Partition of Chinese Sentence Group

Automatic partition of Chinese sentence group is very important to the statistical machine translation system based on discourse. This paper presents an approach to this issue： first, each sentence in a discourse is expressed as a feature vector; second, a special hierarchical clustering algorithm is applied to present a discourse as a sentence group tree. In this paper, local reoccurrence measure is proposed to the selection of key phras and the evaluation of the weight of key phrases. Experimental results show our approach promising.

Contrastive Studies on Theories of Chinese Complex Sentences, Sentence Group and the SDRT

Theories of Chinese complex sentences and sentence groups refer to the research of complex sentences and sentence groups in modern Chinese. The SDRTrefers to a dynamic semantic theory of discourse interpretation proposed in 1990s by Asher.Through contrastive studies on theories of Chinese complex sentences,sentence groups and the SDRT,we find that they have much in common.

语言类型学视角下民族语言被动句主语生命度考察

汉语历史上有被动句主语生命度低的大量用例,现代方言也同样。民族语言被动句主语生命度也有表示物的,有动物,有植物等。可见,被动句主语的生命度低并非印欧语系语言独有的语法现象,而是语言类型学在不同语言里的具体体现。

基于多元判别分析的汉语句群自动划分方法

针对目前句群划分工作缺乏计算语言学数据支持、忽略篇章衔接词的问题以及当前篇章分析较少研究句群语法单位的现象,提出一种汉语句群自动划分方法。该方法以汉语句群理论为指导,构建汉语句群划分标注评测语料,并且基于多元判别分析(MDA)方法设计了一组评价函数J,从而实现汉语句群的自动划分。实验结果表明,引入切分片段长度因素和篇章衔接词因素可以改善句群划分性能,并且利用Skip-Gram Model比传统的向量空间模型(VSM)有更好的效果,其正确分割率Pμ达到85.37%、错误分割率Window Diff降到24.08%。同时该方法在句群划分任务上有更大的优势,比传统MDA方法有更好的句群划分效果。

基于句群的自动文摘方法

针对目前多数基于句子或段落作为处理单元的自动文摘方法,提出一种基于句群的自动文摘方法。该方法引用了一种基于多元判别分析(MDA)的汉语句群自动划分理论,通过获得句间语义更好的句群作为自动文摘的处理粒度,在此基础上使用潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型将文本表示成向量矩阵,再使用k-means算法对向量进行聚类,然后按照一定比例从聚类后的类别中抽取生成文摘,最后采用Kappa检验和肯德尔相关系数评价摘要的质量。实验结果表明该方法得到的整体Kappa值达到了0.7、肯德尔相关系大于0.8,两个评价指标结果都高于各自较好等级的评价值,因此以句群作为处理粒度的自动文摘方法较传统的以句子作为处理粒度的方法能生成质量更好的文摘。

关键词与创新点词句群分布分析

本文对400篇《电子学报》论文中作者标出的关键词及作者提出的创新点词在正文中的句群分布做了统计分析。结果显示关键词0句群分布的概率为31．5％，关键词大于等于0．3的句群分布概率为40．5％，关键词与创新点词用词一致的概率为19．2％；创新点词具有引导特征词和适中的句群分布，由此提出增设创新点词标引的建议。试验表明，该方法不仅专指度高，且有利于创新点的知识单元发现。

汉语句群领域的自动抽取研究

句群是介于句子和段落之间的一个处理单位。在语言概念空间句群有三个要素:领域、情景和背景,领域是最根本的。获取了句群领域,就能够确定情景框架,这对信息抽取和文本分类都是非常重要的。一些词语的概念符号中蕴含了领域信息,通过分析词语在句子中的语义角色以及词语位置、频次等可以得到句子的领域。根据领域关系可以合并领域相同或相似的句子,得到句群及其领域。实验表明,常见的四种领域关系能够很好地被处理,但在动态词处理、复合领域的识别等方面还需要改进。

自然语言处理中句群划分及其判定规则研究

在自然语言处理,尤其是在基于语法和语义规则的信息检索、机器翻译系统中,对于句群的处理显得格外重要。它是计算机从理解孤立的词义和句义上升到理解篇章整体中心内容的一个重要的跃变步骤。作为句群理解的关键一步,句群的识别显得尤为重要。该文从句群本身的构成特点出发,对句群进行了内部语义组合方式的划分,这一划分适宜计算机进行处理。根据已经取得的“HNC语言概念空间表示”的研究成果,制定了识别具有以上构成特点句群的相关规则。实验表明,划分方法具有很高的句群覆盖率,同时切分规则具有很高的准确度。

基于多种长度单位的汉英句子分组对齐算法

传统的基于长度的汉英双语句子对齐算法大都以字节作为句子长度的计算单位.提出了以句子所含动词、名词、形容词、实词、字节及全部词语总数等6种单位作为句子长度的计算方法进行汉英句子对齐研究.针对传统基于长度对齐算法消耗内存大、效率低的特点,提出了不受文本大小限制的分组对齐算法.实验结果表明,汉英句子对齐以词语作为长度计算单位的算法性能较高,准确率达到99.01%,召回率达到99.50%.

汉语句间成分共享类型及分布研究

自然语言中语句之间经常出现句子成分共享的情况。本文以计算语言学理论为指导,首先明确了便于计算机自动处理的句子和句群的定义。以此为基础,获得了真实语料中句群单位内相关数据的统计结果。进而依据语句的定义分析了语句之间语义块共享的类型,给出了语句间语义块共享的具体分类,统计了真实语料中各共享类型的分布数据。同时本文还对统计数据进行了分析,统计结果符合常人对语料的直觉定性判断。本文的结果有助于语句之间成分共享和句群的计算机自动分析。

团体心理辅导对顽危犯的干预效果

目的探讨应用团体心理辅导对顽危犯实施干预的效果。方法以河北省承德市某监狱16名顽危犯为被试,将其分为两组,对其进行团体辅导干预。在团体辅导前后施测《罪犯心理结构变化状况分测验COPA-TCMI(Ⅳ)》量表。结果在《罪犯心理结构变化状况分测验COPA-TCMI(Ⅳ)》量表的改造态度与改造效果、不良需要与观念的改变、道德观念的形成、认罪与悔罪意识维度上前后测有显著变化(t=5.077,P<0.05)。团体辅导后,对辅导效果进行组员自我评估、组长评估、监狱管理人员评估,显示组员在辅导前后发生了明显变化。结论团体心理辅导对顽危犯的改造有明显的干预效果。

汉语中的零形回指及其在汉英机器翻译中的处理对策

回指是语篇衔接的重要手段 ,零形回指是汉语中常见的一种回指形式。由于汉语、英语是不同类型的语言 ,因此零形回指对汉英机器翻译会产生一定的影响。本文详细分析了汉语零形回指的确认、类型、产生的原因及使用的条件 ,指出其对汉英机器翻译造成的主要障碍是生成的英语句子在结构上不合语法 ,并提出在句组层面上解决问题的算法。

基于Hadoop的句群相似度计算

介绍了Hadoop开源框架、Map/Reduce编程模型以及语句相似度计算原理,利用Hadoop框架下的Map/Reduce编程模型实现了句群相似度并行计算方法。通过实验验证了该算法的稳定性和处理大量数据的可行性。

基于局部话题句群的事件相关多文档摘要研究

多文档自动文摘研究的目的是给用户提供简洁全面的文档信息并提高用户获取信息的效率。在进行局部话题确定时,通常是利用聚类分析的方法把相似的文本单元聚成一个局部话题。该文提出了一种针对新闻事件的多文档摘要生成方法,其特色在于:在提取基本新闻要素和扩展新闻要素的基础上分别形成了基本局部话题句群(BPTSG)和扩展局部话题句群(EPTSG),这样可以在尽可能全面地覆盖多个话题的同时缩减自身的冗余。此外,文中还提出了一种基于事件时间和句子位置信息的文摘句排序方法。实验结果验证了该文所提的方法是有效的,与基于聚类的自动文摘系统相比较,该系统生成的摘要质量有显著提高。

逻辑思维在中医汉英翻译中的运用研究

逻辑思维在中医跨语际翻译中起着举足轻重的作用,但传统翻译理论在涉及语言与逻辑思维联系方面探讨不多。本文依据汉语的五级语法单位划分方式,结合术语内涵和英语语言规范,探讨中医英译时词语逻辑中的词素和语序逻辑的重构;结合汉英句式逻辑的区别,探讨中医汉英翻译中的语态和结构逻辑重构;结合汉英句群逻辑中的区别,探讨句群逻辑分层和逻辑的重构。逻辑思维在中医汉英跨语际翻译中的应用策略探讨,可加强中医外译语言描述中概念的准确性和规范性,促进世界不同文化受众对中医药内涵的正确理解,从而加快中医药事业的国际化健康发展。

跨语种信息检索中的文本比较及结果生成算法

提出了一种基于语义的跨语种信息检索中的文本比较及结果生成的算法,算法从语义入手,以形式化的语境单元框架结构来表示被检索的内容和检索请求,它从文本语义表示的三个方面:领域(静态范畴)、情景(动态范畴)、背景(参照)来对检索请求和被检索文档数据之间的语义相关度进行计算和排序,根据建立在语境单元框架上的语义符号间的匹配和生成机制来实现文本检索。与传统CLIR技术相比,它可以避免以语言空间中的词语作为检索的中间量而带来的语义模糊。实验证明,这一算法在解决基于语义的跨语种信息检索中的文本比较和结果生成上具有良好的处理能力。

基于指代消解的汉语句群自动划分方法

汉语句群自动划分是将篇章划分成包含不同主题的文本片段,在信息提取、文摘生成、语篇理解及其他多个领域有着极为重要的应用。指代消解是识别篇章中先行词和照应词关联起来的过程,消解不同表达是自然语言理解的基础之一。针对目前的句群划分工作的重点在于划分出主题之间的边界而较少利用其本身指代关系来进行语言理解,或者因指代模糊而得到错误的划分结果的问题,提出了一种基于指代消解的句群自动划分方法。该方法从对篇章的指代情况消解出发,利用适合中文的多层过滤指代消解方法得到指代链信息,以消除不同名词代表相同实体、代词指代不明的问题。结合指代链信息,并同时考虑篇章衔接词因素,设计并进行了基于多元判别分析(Multiple Discriminate Analysis,MDA)的一组评价函数J评价句群划分验证实验。实验结果表明,所提出的方法能够有效地进行句群自动划分,统计正确分割平均Pμ提高了7%左右。

从篇章角度看复句与句群的差异

复句与句群就分类体系而言非常相似。文章从宏观语篇出发,探讨复句与句群的语义和语法差异。语义上,句群关系词语可具有"人际元话语""层次语义""段落语义"这三种语义类型,复句关系词语一般不具备。语法上,文章以前分句/前句对后分句/后句主语的编码控制为指标,证明了复句的内部形式相对紧密而句群的内部形式相对松散。

有关篇章分析与汉语篇章连接成分的几个问题

本文探讨了语法研究范围从句子扩大到句群、段落、篇章的原因。简述了国内外篇章分析研究的基本状况。比较了国内有代表性的两家关于篇章中句间连接关系类型的不同看法。最后 。