英文语义机器翻译中的模糊语义选取技术

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1、英文语义机器翻译中的模糊语义选取技术皮谨煜铜仁学院摘要：为了提高英语机器翻译的准确性和自适应跟随性，需要进行模糊语义选取。提出基于概念集上下文匹配的英文语义机器翻译中的模糊语义选取技术，采用模糊语义本体映射方法进行英文机器翻译的语义特征筛选，得到本体内部所有英语文木上下文的语义信息参量，对参量进行自适应伴随跟踪，计算概念语义相似度，设计翻译语义偏离反馈系数进行误差修正，实现模糊语义选取。试验测试结果表明，采用该方法进行模糊语义选取，对英语语义机器翻译的查准率较高，翻译准确性得到提高。关键词：机器翻译;模糊语义选取;本体映射;自适应跟随性;作者简介：皮谨煜(1983—),女，土家族

2、，贵州江口人，讲师，硕士。研究方向为计算机辅助翻译、翻译理论与实践。收稿日期:2017-03-31基金：国家自然科学基金(51462030)FuzzysemanticselectiontechnologyinEnglishsemanticmachinetranslationPIJinyuTongrenUniversity;Abstract：AsfuzzysemanticselectionneedstobeperformedtoimprovetheaccuracyandadaptivefollowingperformanceofEnglishmachinetranslation,a

3、fuzzysemanticselectiontechnologybasedonthecontextmatchofconceptsetsisproposedforEnglishsemanticmachinetranslation.ThefuzzysomanticontologymappingmethodisadoptedtosclcctsemanticfcaturesinEnglishmachinetranslationsothatallthecontextualsemanticinformationparametersinEnglishtextinsidetheontologya

4、reobtained.Torealizefuzzysemanticselection,theadaptivetrackingareperformedfortheparameters,theconceptsemanticsimilarityiscomputed,andthesemanticdeviationfeedbackcocfficientisdesignedforerrorcorrection.ThetestresultsshowthatthemethodforfuzzysemanticselectioninEnglishsemanticmachinetranslationh

5、ashighprecisionratioandthetranslationaccuracycanbeimproved.Keyword：meichinctremslation;fuzzysemanticsclcction;ontologymapping;adaptivefollowingperfonnance;Received：2017-03-310引言随着信息处理技术的发展，大量的智能翻译软件不断出现，机器翻译逐渐取代人工翻译，而成为未来英语翻译的一个重要角色，机器翻译的准确性和自适应性成为未来翻译软件研究的重要课题。对机器翻译的优化问题是建立在语义选择和特征提取基础上，通过提取

6、英语上下文的文木语义信息特征，结合智能分析和语义信息检索技术，实现语义信息的本体映射和自适应伴随跟踪，结合模式识别方法实现英语智能翻译，研究英文语义机器翻译屮的模糊语义选取技术，在优化机器翻译软件设计，提高翻译准确性和人工智能性方面具有重要意义。传统方法主要有主题树特征匹配方法IH、支持向量机算法、粒子群进化方法等図,对英文翻译语义特征进行语言评价集模型构建和特征组合兀配，提高翻译的准确性，取得了一定的研究成果，但是传统方法存在上下文干扰抑制能力不强，容易出现耦合干扰等问题。对此，提出基于概念集上下文匹配的英文语义机器翻译中的模糊语义选取技术，实现模糊语义选取，通过仿真试验进行了

7、性能测试，展示了木文方法在提高英文机器翻译的查准率方面的优越性能。1英文机器翻译的语义特征筛选1.1模糊语义本体映射为了实现英文语义机器翻译中的模糊语义选取和翻译自适应跟随优化，首先构建模糊语义本体映射模型。采用模糊语义本体映射方法进行英文机器翻译的语义特征筛选，进行机器英语翻译的语义分析和模块提取，设定语义映射关系结构,在语义映射模块中进行二元语义判断和英文翻译的语法分析和纠正鸟1,得到英文机器翻译模糊语义本体映射过程。根据模糊语义本体映射模型，构建英文机器翻译的综合评价决策函