机器翻译中的多模糊语义自动判断方法研究

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1、机器翻译中的多模糊语义自动判断方法研究摘要：为Y提高机器翻译对模糊语句的准确翻译能力，提出基于多模糊语义自动判断的机器翻译优化方法。构建机器翻译的主题词表的上下文语义映射的概念树模型，基于语义本体主题词表对翻译文本进行规则约简和文本信息模糊语义特征抽取，采用多模糊自然语言形式化结构分析方法进行模糊语句的自动翻译判断，提高翻译的自动配准性。仿真结果表明，采用所提方法进行机器翻译中的多模糊语义自动判断，能提高翻译的准确度。本文采集自网络，本站发布的论文均是优质论文，供学习和研宂使用，文中立场与本网站无关，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况

2、，请通知我们删除已转载的信息，如果需要分享，请保留本段说明。关键词.•机器翻译；模糊语义；自动判断；语义映射中图分类号：TN957.52+3?34;TP391文献标识码：A文章编号:10047373X(2017)14?0075?03Abstract：Inordertoimprovetheaccuratetranslationabilityofmachinetranslationforfuzzystatement，amachinetranslationoptimizationmethodbasedonmulti?fuzzysemanticsautom

3、aticjudgmentisproposed.Theconcepttreemodelofconstructed.Thetranslatedtextwasperformedwithfuzzysemanticfeatureextractionoftextinformationandrulereductiononthebasisofsemanticsontologythesaurus.Themulti?fuzzynaturallanguageformalizedstructureanalysismethodisusedtojudgetheautomati

4、ctranslationofthefuzzystatementtoimprovetheautomaticregistrationoftranslation.Thesimulationresultsshowthatthemethodcanperformthemulti?fuzzysemanticsautomaticjudgmentinmachinetranslation，andimprovethetranslationaccuracy.Keywords：machinetranslation；fuzzysemantics；automaticjudgme

5、nt；semanticsmapping随着信息技术和软件技术的发展，翻译软件的改进和革新竞争越来越强烈，机器翻译软件已经由传统的逐字逐句翻译演化为面向对象和人机交互的模糊翻译，结合翻译语句的关键词信息进行翻译对象的领域判断，提高翻译的准确性［1］。在机器翻译中，由于受到来源语言的组词和语句的差异化限制，导致来源语言往往具有模糊性和歧义性，还导致机器翻译的准确性和智能性受到限制，需要进行机器翻译中的多模糊语义自动判断，采用语义信息分析方法，结合上下文的语义映射判？唷9菇?机器翻译的语义本体模型［2?3］，从机器翻译的输出内容上体现了原文创作者的意图，

6、提高机器翻译的智能化水平。1机器翻译的上下语义映射的概念树模型1.1机器翻译的主题词表构建为了实现机器翻译的多模糊语义自动化判断，采用自然语义处理方法进行机器翻译的主题词表构建，采用基于结构信息本体映射方法进行机器翻译的传播图模型分析，通过语义编辑和概率推理机制构建机器翻译的主题词表［4］，输入机器翻译的训练样本为：定义是一个五元组表示机器翻译的语义本体结构模型，采用本体映射方法构建二维C4.5决策树表示机器翻译的主题词表的信息输入矢量为：式中：为机器翻译的主题词信息输出量；s为准确翻译主题词汇概率。对于机器翻译中语义本体的知识存储的基本单元，用表

7、示翻译过程中的语义歧义项的跟随修正向量集合，计算表达为：用定义机器翻译的语义自相关的频繁项集，采用本体集成进行翻译过程中的知识交换和关键词信息检索，实现关联分析度量［5］，其计算式为：根据上述分析，构建机器翻译的主题词表结构模型如图1所示。1.2机器翻译的上下文语义映射概念树采用上下文映射方法构建机器翻译的概念树模型，进行多模糊语义自动判断，在概念树中对词语知识利用结构知识赋予了人类可理解语义［6］，得到语义相关度最大的语法分析的语义相关度函数为：采用不同界限划分方案得到机器翻译的上下文语义映射概念树结构模型如图2所示。图2中，语义修饰H标属性取值

8、，映射到语义映射概念树中表现为映射值，对语句的多模糊性进行自动判断。在实验过程中，转化为简单语义单元进性语义特征分析和机器