机器翻译研究现状与展望new

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1、1机器翻译研究现状与展望戴新宇,尹存燕,陈家骏,郑国梁(南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210093)(南京大学计算机科学与技术系,南京210093)摘要:本文回顾机器翻译研究的历史,介绍典型的机器翻译方法,包括:基于规则、基于统计以及基于实例的机器翻译方法;针对机器翻译的研究现状,详细介绍和分析了基于混合策略的机器翻译方法,对统计以及机器学习方法在机器翻译中的应用进行了描述;论文还介绍了当前机器翻译评测技术;最后对机器翻译进行总结和展望。关键字:机器翻译,基于规则,基于统计,基于实例,混合策略,机器学习MachineTranslation:Past,Present,futu

2、reDaiXinyu,YinCunyan,ChenJiajunandZhengGuoliang(StateKeyLaboratoryforNovelSoftwareTechnology,DepartmentofComputerScience&TechnologyNanjingUniversity,Nanjing210093)Abstract:Thispaperfirstlypresentsthehistoryofmachinetranslation,andintroducessomeclassicalparadigmsofmachinetranslation:RBMT,SBMTandEB

3、MT.Secondly,weintroducetherecentresearchonmachinetranslation,anddescribethehybridstrategiesonmachinetranslationindetail,anddiscusstheapplicationsofmachinelearningformachinetranslation.Wealsoanalyzethecurrenttechniquesaboutevaluationonmachinetranslation.Finally,wedrawaconclusionandprospectontheres

4、earchofmachinetranslation.Keywords:MachineTranslation,RBMT,SBMT,EBMT,HSBMT,MachineLearning.1本论文工作得到863课题资助(编号:2001AA114102,2002AA117010-04)戴新宇博士生,主要研究自然语言处理;尹存燕助教,主要研究自然语言处理;陈家骏教授,博士生导师,主要研究自然语言处理、软件工程;郑国梁教授,博士生导师,主要研究软件工程。一、引言短语结构信息,不能充分判别短语类型和确认短语近年来,自然语言处理的研究已经成为热点,边界,于是,复杂特征集和词汇主义被引入自然语而机器翻译作

5、为自然语言研究领域的一个重要分言语法系统,广义短语结构语法、词汇功能语法、支,同时也是人工智能领域的一个课题,同样为大中心语驱动的短语结构语法等语言学理论也相应家所关注。纵观机器翻译的研究历史,从上个世纪的产生。在这个发展过程中,基于规则方法一直是40年代英国工程师Booth和美国工程师Weaver提机器翻译研究的主流。出利用计算机进行翻译的想法,到50年代欧美国在基于规则的方法中,语言规则的产生需要大家投入大量的人力、物力致力于机器翻译的研究,量的人力,而且大量的语言规则之间往往存在着不再到60年代ALPAC置疑报告的提出,机器翻译走可避免的冲突。另外,规则方法在保证规则的完备向沉寂。

6、最近的二十年,随着语言学理论的发展、性和适应性方面也存在着不足。而此时,统计学方计算机技术的进步以及统计学和机器学习方法在法在自然语言处理的语音识别领域取得了比较好[1]自然语言处理领域中的广泛应用,人们对机器翻译的效果,于是,基于统计的机器翻译应运而生。本身的应用背景、目标等也有了更加准确的认识,随着双语语料的大量增加、计算机性能的提高,基[2]机器翻译在此背景下取得了长足的发展,基于统于实例的机器翻译方法被提出,并由此泛化产生计、基于实例等新的机器翻译方法也都是在这一时了基于模板的机器翻译方法。下面我们分别介绍几期出现,一些机器翻译系统也从实验室走向了市种典型的机器翻译方法。场。在中

7、国,机器翻译的研究从50年代开始,多2.1基于规则的机器翻译方法家大学和研究机构先后开发出俄汉、英汉、汉英、(Rule-BasedMachineTranslation)日汉、汉日等机器翻译系统,同时在汉语的自然语从Chomsky提出转换生成文法之后,基于规则言理解方面做了大量的研究。在看到机器翻译研究的方法一直是机器翻译研究的主流,Chomsky认为取得进展的同时,我们也知道,由于对语言规律本一种语言无限的句子可以由有限的规则推导出

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