浅谈基于np树的英文专利文献术语自动翻译技术研究

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1、沈阳航空工业学院硕士学位论文基于NP树的英文专利文献术语自动翻译技术研究姓名：林晓庆申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：张桂平；蔡东风20090307沈阳航空工业学院硕士学位论文摘要随着对外交流，引进先进技术的增加，人们接触专利文献的机会越来越多。从事科技翻译的人员经常要遇到专利文献的翻译问题。而术语翻译尤其是专利文献翻译的一个重要部分。近年来机器翻译技术取得了很大的突破，使得翻译质量有了很大的提高，为专利文献翻译提供了有力的手段。本文针对专利文献中的术语NP(nounphrase)的特点，使用统计和规则相结合的方法实现了术语NP的自动翻译。从建立NP树

2、库，译文选择模型的建立，NP翻译模式的归纳，到基于知网的最相似NP树的查找以及翻译结果的自动评测，实现了一个完整的术语翻译流程。主要工作包括以下几个方面：第一，提出了一种改进互信息的译文选择方法。本文认为词语的译文的选择不是孤立进行的，上下文对译文的选择有着重要的意义，通过对已有的互信息公式加入翻译模型特征进行改进，结合翻译模型与互信息来选择最佳译文。第二，采用了NP翻译模式进行译文的调序处理。根据术语NP的特点，对句法分析后的NP进行翻译模式的总结，概括出比较常用的NP翻译模式，作为复杂NP进行译文调序的依据。第三，提出了一种基于HowNet的最相似NP树的查找方

3、法。本文将已有的基于HowNet的词语相似度公式进行扩展，提出基于HowNet的NP语义相似度计算方法来进行最相似NP树的查找。第四，建立一个完整的术语翻译系统。使用机器翻译自动评测技术进行翻译结果的自动评测，与基于短语的统计机器翻译系统(Pharaoh)进行对比实验。实验结果表明本文基于NP树的术语翻译方法优于基于统计的机器翻译方法(Pharaoh)。对于下一步的工作，尝试加入更多NP翻译模式和语言学知识来改善翻译效果。关键词：机器翻译；NP树；译文选择模型；HowNet；NP翻译模式沈阳航空工业学院硕士学位论文AbstractAlongwiththeincrea

4、seofforeignexchangesandintroductionoftheadvancedtechnology，peoplehavemorechancestocontactwithpatentdocumentation．Thosewhoengageinthetechniquedocumentationtranslationoftenencounterthetranslationproblemsofpatentdocumentation．Termtranslationisanimportantpartofpatentdocumentationtranslatio

5、n．Inrecentyears，greatprogresseshavebeenmade，whichprovidesastrongforceforpatentdocumentationtranslationsAimingatthecharacteristicoftermnounphrase(NP)inpatentdocumentation，amethodbasedonstatisticsandrulesisproposedtocarryoutautomaticaltranslationoftermNPs(nounphrases)．AcompleteNPtranslat

6、ionflowisformedbyNPtreedatabaseestablishment，NPtranslationpatterngeneralization，searchforthemostsimilarNPtreebasedonHowNetandautomaticevaluationoftranslationresultsTheworkofthisthesismainlyincludesFirst，amethodofimprovedmutualinformationisproposedtoselectthebestwordtranslation．Theselec

7、tionofwordsinthetranslationisnotindependentlycarriedout．Thecontextishelpfulforcorrectlytranslatingwordsinthecontext．Onthebasisoftheimprovementofthecharacteristicsoftheexistingmutualinformationformula，thebesttranslationcanbeselectedbycombiningthetranslationmodelwithmutualinformationSe