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时间:2019-03-09
《面向译文选择双语语义词典自动构建的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、哈尔滨T业大学T学坝Ij学位论文摘要语言工程被公认为是21世纪最具挑战性的知识工程,只有综合集成相关知识领域的基础理论及应用技术成果,刊有可能锻造实施某项语言工程的原则性思维和技术性思维。自然语言处理的研究特色在于对语言知识(如语法、语义和语用知识等)的依赖,词典或词库建设是研制开发自然语言处理系统的一项重要基础性工程。为进行大规模的真实文本的语义分析和理解,使机器能像人类一样理解自然语言中所含的信息,必须构建大规模、可计算的语义资源。机器通过学习其中的知识,达到理解自然语言中所含语义信息的效果。语义资源的建设成为当前的迫切需求和研究热点。纵观国内外,双语或多语言的语义词典的
2、建设大多数是在原来单语语义词典和双语翻译词典的基础之上,而基于双语语料库来构建双语语义词典则很少。采用这种方法的好处是能够充分利用已有的词典资源,而且建设语义词典时也比较简单。但与后者相比,它有很多不足之处。为此,本文提出了基于大规模双语平行语料库的双语语义词典的构建思想,在大规模英汉双语平行语料库词对齐以及双语词频统计的基础上,利用语义资源《知网》和WordNet,以及基于《知网》的汉语词语相似度计算和基于WordNet的英语词语相似度计算工具,提出了一种自动构建双语语义词典的策略及算法,并形成了两部词义及译文丰富的、带有统计信息的双语语义词典,使之能够用于双语的译文选择。
3、实验及评价结果表明,形成的双语语义词典具有良好的精确率与F值。这为跨语言研究提供了方便,在译文选择、机器翻泽和跨语言检索等自然语言处理领域具有很高的理论价值与实用价值。关键词知网;WordNet;语义相似度;双语语义词典坠!:堡三些垒耋三兰竺!;兰竺堡兰AbstractThelanguageengineeringisconsideredasthemostchallengingknowledgeengineeringin21“century.Itisimpossibletobuildandimplementthefundamentalandtechnologicthinking
4、ofcertainlanguageengineeringbutintegratingthebasictheoriesandappliedfruitsofrelevantknowledgefieldssynthetically.TheresearchcharacteristicofnaturallanguageprocessingiSitsdependencyuponlanguageknowledge(i,e,grammars,semanticsandpragmaticsknowledge).Theconstructionofdictionariesorwordbasesisa
5、nimportantandfundamentalprojectfordevelopingnaturallanguageprocessingsystems.Itisnecessarytoconstructlarge-scaleandcomputablesemanticresourcesforsemanticunderstandingandanalysisofactualtexts.Themachinecanlearntheknowledgeoftheresourcesandunderstandtheinformationinnaturallanguagelikehumanbei
6、ngs.Theconstructionofsemanticresourcesbecomesthehotspotandexigentneedsnowadays.Manyresearchesofbilingualandcross-languagesemanticlexiconsareonthebasisofseveralmonolingualsemanticresourcesandbilingualdictionaries.Fewresearchesusebilingualcorporatoconstructbilingualsemanticlexicons.Tileadvant
7、agesofusingmonolinguatsemanticresourcesandbilingualdictionariescanmakethebestofexistentlexiconresources.Andit'ssimpletoconstructasemanticlexicon.Butcomparedtothelatter.thismethodhasmanypitfalls.Thisresearchpointsoutanideabasedonlarge—scalebilingualparall
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