翻译硕士 机器辅助翻译

Trados No. 1

1.软件界面布局

屏幕的顶部是菜单和工具栏,菜单栏包含了软件的大部分功能。菜单和工具栏的内容随着视图的变化而变化。屏幕的左下部是视图切换按钮。点击这些按钮可以在不同的视图模式之间切换。简单介绍一下各视图的功能:主页用于打开或新建项目命令,项目视图是查看和使用项目的地方,可以选择项目以查看有关项目和与项目文件的详细信息,并可以跟踪项目和文件的状态。文件视图是使用项目文件的地方。报告视图是查看项目报告的地方,报告将提供详细的翻译分析数据,可以在项目规划和预算过程中使用。编辑器视图是检查和翻译文档的地方,翻译工作就在编辑器视图下完成,翻译记忆库模式是创建和管理翻译记忆库的地方。各视图的详细功能将在以后的使用中做详细的介绍。屏幕右下方面积最大的部分是工作窗格,软件的操作将在此窗格中完成。

2.软件界面可以自定义

软件界面可以根据个人爱好和习惯进行自定义。可以单击最小化导航窗口可以将导航窗口最小化,放大工作区域。再次单击将展开导航窗格。可以更改配色方案,单击查看,选择配色方案,可以根据个人习惯选择颜色。单击查看可以选择界面语言。

3. 可以自由拖动窗格

各个窗格可以拖动到视图的不同位置,要移动窗格,请经过标题栏进行拖动,例如打开编辑器视图,例如拖动术语识别窗格,可以进行拖动,要将窗口拖回默认位置,可以双击窗格的菜单栏。在拖动窗格时,屏幕上会出现方向指示器,它们显示了可能停靠该窗格的可能位置,请在方向指示器上拖动窗格,到达想要的位置,释放鼠标即可。如果要将所有窗格恢复到默认位置,可以单击查看,点击重置窗口布局。

4.如何打开单个文件

如果只有一个文件需要翻译,就没有必要建立翻译项目,在trados主页视图里单击打开文档图标,可以选择要翻译的文件,或者单击文件菜单,选择打开文档,也可以打开要翻译的文件。或者在文件夹中找到要翻译的文件,单击右键,选择SDL Trados Studio 2009,open documents,也是可以打开的。单击右键可以看到还可以create projects。

5. 添加记忆库

在翻译文档前首先要对文档进行设置,首先就是选择源语言和目标语,比如源语言为中文,目标语为英文,第二步就是为文件添加记忆

库,SDL Trados Studio 2009支持三种形式的记忆库,分别为本地翻译记忆库,服务器记忆库,以及自动翻译。如果添加一个文件翻译记忆库,单击添加,选择文件翻译记忆库。创建则为建立新的记忆库,而添加就是说选定某个记忆库,用这个记忆库的内容帮助相似的翻译。

注意:选择记忆库时必须选择源语言和目标语都相同的记忆库。

注意:可以同时添加多个记忆库,但是只有勾选了更新的记忆库才会随着本次翻译的进行而更新,其他的都只是只读。

注意:在建立翻译记忆库时应同时注明源语和目标语

6. 添加术语库

在刚才的对话框中单击高级按钮,就进入了项目模板的设置(如下页图所示)。

在左侧窗格中选择所有语言对,再在左侧窗格中选择术语库,在右侧

窗格中单击添加。

注意:如果在文件翻译过程中还需要进行上述的如翻译记忆库和术语库等的设置,可以在菜单栏里单击项目,点击项目设置,在里面再在相应的地方进行设置。

7. 保存文件

在开始翻译以前,我们首先保存一下trados双语文件,trados 2009的双语文件格式为sdlxliff,通过保存双语文件,可以在以后进行上次的工作。单击文件菜单,选择保存,将双语文件保存在想要保存的文件夹内。

机器翻译技术的现状及发展

机器翻译技术的现状及发展 篇一:翻译技术领域的现状与展望 翻译技术领域的现状与展望 作者/王华伟闫栗丽 翻译技术在中国的发展起步相对较晚,但近年来随着中国在全球化进程中扮演着越来越重要的角色,催生了对翻译技术发展的强烈需求。中国翻译行业在借鉴国外同行经验的基础上,于2007~2008年间在翻译技术领域取得了一系列成就,也还存在一些亟需改进的方面,而这也势必对我国的翻译行业产生深远的影响。 1. 国家政策的扶持和行业协会的推动 翻译技术的发展直接关乎整个翻译行业的翻译质量及效率,具备巨大的行业经济效益。对此,科技部、财政部都给与了足够的重视并拨出专项资金进行扶持。在 2008年的科技型中小企业技术创新基金扶持计划中,中文及多语种处理软件及基于先进语言学理论的中文翻译软件等赫然在列。而中国译协也在 2008年的第 18届世界翻译大会上专门辟出了翻译工具、术语管理和翻译标准等分论坛,着力推动翻译技术的探讨与发展。 2. 词典型翻译软件百花齐放 词典是使用范围最广的工具,它以使用便利的优势,几乎占据了每个计算机的桌面,无论语言学习者还是专业翻译人员,几乎都是必备工具。词典的发展从最早的单机版本发展至今,已经有很多种产品

类型,我们可以见到的有:电子词典、在线词典、手机词典等。“金山词霸”的网络版本“爱词霸”在这两年获得了长足的发展,如爱词霸网络释义、谷歌金山词霸等一系列特色功能的相继推出,将词典型翻译软件的应用领域从传统的桌面计算机拓展到网络、手机等,并取得了显著的成功。另外,类似Google这样的搜索引擎,因为信息量大,检索便利而成为很多专业翻译人员查词的重要辅助工具。 值得一提的是,最新推出的基于用户发布词汇的词典编撰系统之前的词典都是以各大出版社公开发行的词典中的词条作为主要数据库来源,为用户提供查询上的便利。但是传统出版词典的方式存在发布周期长、词汇更新慢的缺陷。互联网的出现,加快了信息传播的速度,也提高了用户对新词更新的速度要求,为了方便新词汇的发布,词典编纂系统也就应运而生了。这是一种基于用户的词典发布系统,用户可自由发起词典编纂项目,自发组织人员参与项目,发起人可以按照需要给小组成员分配不同的权限,将词汇添加等基本工作和审核人员明确区分,既确保了词典的专业性,也实现了专业语料的适时更新和发布。 3. 机器翻译应用软件融入普通网民生活 谷歌语言工具的推出打破了互联网语言的藩篱,用户可以方便简捷地将目标语言的网页转化成自己的母语进行浏览。事实上,这也是机器翻译软件的一个应用领域,而国内的相关软件如金山快译等,专注于为普通网民提供更为友好的英中日网站浏览体验,并在亚洲语言的机器翻译应用方面积累了大量的经验。其他如华建等长期从事机器

机器翻译

机器翻译 1 概述 机器翻译(machine translation),又称为自动翻译,是利用计算机把一种自然源语言转变为另一种自然目标语言的过程,一般指自然语言之间句子和全文的翻译。它是自然语言处理(Natural Language Processing)的一个分支,与计算语言学(Computational Linguistics )、自然语言理解( Natural Language Understanding)之间存在着密不可分的关系。 2 国内外现状 机器翻译思想的萌芽关于用机器来进行语言翻译的想法,远在古希腊时代就有人提出过了。在17世纪,一些有识之士提出了采用机器词典来克服语言障碍的想法。笛卡(Descartes)和莱布尼兹(Leibniz)都试图在统一的数字代码的基础上来编写词典。在17世纪中叶,贝克(Cave Beck)、基尔施(Athanasius Kircher)和贝希尔(Johann JoachimBecher)等人都出版过这类的词典。由此开展了关于“普遍语言”的运动。维尔金斯(JohnWilkins)在《关于真实符号和哲学语言的论文》(An Essay towards a Real Character andPhilosophical Language, 1668)中提出的中介语(Interlingua)是这方面最著名的成果,这种中介语的设计试图将世界上所有的概念和实体都加以分类和编码,有规则地列出并描述所有的概念和实体,并根据它们各自的特点和性质,给予不同的记号和名称。本世纪三十年代之初,亚美尼亚裔的法国工程师阿尔楚尼(G.B. Artsouni)提出了用机器来进行语言翻译的想法,并在1933年7月22日获得了一项“翻译机”的专利,叫做“机械脑”(mechanical brain)。这种机械脑的存储装置可以容纳数千个字元,通过键盘后面的宽纸带,进行资料的检索。阿尔楚尼认为它可以应用来记录火车时刻表和银行的帐户,尤其适合于作机器词典。在宽纸带上面,每一行记录了源语言的一个词项以及这个词项在多种目标语言中的对应词项,在另外一条纸带上对应的每个词项处,记录着相应的代码,这些代码以打孔来表示。机械脑于1937年正式展出,引起了法国邮政、电信部门的兴趣。但是,由于不久爆发了第二次世界大战,阿尔楚尼的机械脑无法安装使用。1903年,古图拉特(Couturat)和洛(Leau)在《通用语言的历史》一书中指出,德国学者里格(W. Rieger) 曾经提出过一种数字语(Zifferngrammatik),这种语法加上词典的辅助,可以利用机械将一种语言翻译成其他多种语言,首次使用了“机器翻译” (德文是ein mechanisches Uebersetzen)这个术语。 真正对机器翻译进行研究应该说是从布恩和韦弗开始的。他们研究的是自动词典万, 从1954年1月7日公开展示的IBM701型计算机开始, 机器翻译进人一个繁荣发展的时期。从那时起, 很多国家都投人了大量的人力、物力从事这方面的研究和开发。随着 Internet 的普遍应用,世界经济一体化进程的加速以及国际社会交流的日渐频繁,传统的人工作业的方式已经远远不能满足迅猛增长的翻译需求,人们对于机器翻译的需求空前增长,机器翻译迎来了一个新的发展机遇。国际性的关于机器翻译研究的会议频繁召开,中国也取得了前所未有的成就,相继推出了一系列机器翻译软件,例如“译星” 、“雅信” 、“通译” 、“华建”等。在市场需求的推动下,商用机器翻译系统迈入了实用化阶段,走进了市场,来到了用户面前。 中国机器翻译研究起步于1957年,是世界上第4个开始搞机器翻译的国家,60年代中期以后一度中断,70年代中期以来有了进一步的发展。现在,中国社会科学院语言研究所、中国科学技术情报研究所、中国科学院计算技术研究所、黑龙江大学、哈尔滨工业大学等单位都

人工智能与机器翻译习题答案.doc

2、产生式系统有哪些类型? 1正向、逆向、双向产生式系统 2可交换的产生式系统 3可分解的产生式系统 3、试举例说明不可撤|口|搜索方法的基本思想? 这种方法相当于沿着单独一条路搜索下去,利用问题给出的局部知识决定如何选取规则, 就是说根据当前可靠的局部知识选一条可应用规则并作用于当前综合数据库。接着再根据新状态继续选取规则,搜索过程一直进行,不必考虑撤回用过的规则。 9、试说明产生式系统规则不一致的原因及解决方法。 原因:规则集中存在的不一致是影响系统性能的重要因素之一。系统建立初期,由于规则集较小,内容也比较简单,设计人员能对每一条规则的条件和结论部分反复推敲和精心构造,这类问题容易防止。但随着时间的推移,新的规则不断加入,规则集合越来越大,内容也越来越丰富,这时规则间的相互影响和相互联系就随之变得复杂。在此情况下,规则的不一致就将自然产生, 解决:(1) 对于循环规则,可构造规则集的IF-THEN图,从起始规则的条件部分开始搜索,如果搜索过程中遇到的THEN部分已在前面出现,就可以中断搜索,规则集中包含的循环规则子集合需设计人员检查,解决; (2)对于冲突规则,构造IF-IF表,对规则集内有相同的IF规则子句构造规则树,形成推理图。同时建立THEN-THEN表用以判断是否有冲突规则出现。对相同IF部分的规则继续用它的各自THEN部分作为其它可以匹配的IF前提条件,递归地构造,如发现两个推理图上分别有节点在THEN-THEN表上是矛盾的,则检测出冲突规则,人工予以解决。 (3)对冗余规则和从属规则的检查类似于冲突规则链的方法.不同之处是前者在推理图中的遍历是试图发现有THEN部分等价的两条规则。 1、机器翻译主要有娜些方法?这些方法各有什么特点? 1基于分析和转换的机器翻译方法 这样的方法有两个特点:一是面向源语言分析,因为源语言中的一个句子已经由句法、语义分析等阶段分析完毕,生成了关于源语言句子的某种中间表示,转换以这种源语言中间表示作为输入;二是直接转换,即对于S表示,直接给出译文形式,一般不需要在目标语言内再作进一步转换,Tl~Tj可以直接包括目标语言的词汇,也可以是对应于Sl~Si的译文组块。 2基于中间语言的翻译方法 基于中间语言的机器翻译方法主要有两个优点。首先,独立的中间表示形式为多语种之间的互译的实现提供了一种经济有效的途径。假设要对N种语言进行互译,则有N*(N.1)个语言对。不同方向的翻译是不同的语言对。此时如果采用基于转换的方法,因为把一种语言翻译成另一种语言都需要一个不同的转换机制(或模块),所以N火(N?l)个语言对共需要N*(N-1)个独立的转换机制。而采用中间语言的方法,由于对每一种语言只需实现将该种语言翻译成中间语言和把中间语言翻译成该种语言的目标语言这样两个模块,所以总共只需要2N个模块。其次,中间语言不仅是对基于中间语言的机器翻译方法这一特定目的有意义, 同时,作为一种通用的自然语言表示,也值得深入研究。 4.1.3基于统计的机器翻译方法 基于统计的机器翻译方法,一般不要任何语言学知识,它的基木原理是实现源语言词汇到目标语言浏汇的映射。其思路受到语音识别研究的启发,因而应用了类似的方法来实现。研究者用

搭建属于自己的机器翻译系统

搭建属于自己的机器翻译系统——MTI专业“技术小白”走进小牛翻译开源社区的心得 搭建属于自己的机器翻译系统 ——MTI专业“技术小白”走进小牛翻译开源社区的心得首先,自我介绍一下。我是一个MTI(翻译硕士)专业、没有计算机编程背景、没有机器翻译理论基础的菜鸟,任职于一家网络科技公司的市场部门,之前的工作中需要做些翻译工作,有时候求助百度翻译、有道翻译等免费的机器翻译系统来解决问题,但是对于一些涉及我们商业机密的数据,由于担心泄密,只能借助于有道词典查查词,然后再自己形成翻译结果。很早之前我就想,要是能有自己的机器翻译系统就好了。 我心目中的翻译技术大牛、对外经贸大学的崔启亮老师曾在微博中给MTI的学生提建议,“学好翻译技术,有前途。对于仍在迷茫MTI的同学,我建议学机器翻译设计与开发,走出迷茫。”非常非常幸运的是,我一个东大毕业的同学告诉我,东北大学自然语言处理实验室(国内搞机器翻译最好的团队之一)联合沈阳雅译网络技术有限公司推出了“小牛翻译开源社区”,社区中有一项内容,就是教不懂机器翻译的人学习“快速搭建自己的机器翻译系统”。于是,我走进社区,按照社区里的相关说明,亲身体验了搭建过程。下面,我想谈谈这个被誉为“目前国内首个以机器翻译为核心的交流平台”的菜鸟级用户体验。 小牛翻译开源社区里提供了统计机器翻译开源系统的全部代码。我了解了一下,NiuTrans开源系统在国际上比较有名,据说是目前国际上能够支持统计机器翻译模型最全的两套统计机器翻译系统之一(另一套是爱丁堡大学的Moses)。这些内容对MT(机器翻译)的专业学者应该很有用吧,但是对于我这个非科班出身的人来说,其实会完全忽略这部分内容。我还是讲讲我在社区里的真正收获——快速搭建实用的机器翻译系统。 一、搭建过程详细说明 需要说明的是,我是在在网页指导与人工指导下才在自己的电脑(Windows7 64位系统,硬盘500G,内存8G)上成功搭建机器翻译系统的。解释一下为什么我不仅看了网页上操作指导,还需要人工指导。身为“技术小白”的我,虽然网页上的操作指导写的很规范,但是第一次接触这么“高大上”的东西,还是有点小紧张的。于是,我加入了小牛翻

机器在线翻译与人工翻译的比较

现如今大家各个国家的人群交流的越来越多,以至于语言自然而然的要学习的更多,如果机器翻译也就是“一点翻译”与人工翻译摆在一起,大家都知道选择人工翻译,因为人工翻译准确性高并且是根据文章上下文进行翻译的,那机翻真的没有优点了么,错,机翻的优点有很多,比如单词准确性高,面对偏僻的词汇也是可以翻译的,翻译语句的时候虽然不是很精准,但是对于了解语言的我们来说也可以根据翻译进行大致的了解,话不多说,简单的来介绍一下如何在线翻译吧。 步骤一:我们要先在电脑上准备好需要进行翻译的文件,最好是将其添加至桌面上,或路径不复杂的文件框内,同时还需要借助电脑浏览器搜索一点翻译,进入相关的界面。 步骤二:通过搜索可以看到“一点翻译“在百度里面的页面,进入在线翻译的界面后,我们就可以在页面的中心位置通过上传文档按钮进入文档翻译的选项页面了。

步骤三:进入文档翻译的选项页面后,我们可以先对上传文档按钮上方的一些选项进行修改(也就是下图里面的选项)这样可以帮助我们更好的实现翻译。 步骤四:上面的选项修改好后,我们就可以开始将准备好的文件添加进来了,可通过点击上传文档按钮或者是拖拽的方式将文件添加进来。

步骤五:文件添加进来后,可再次去翻译的自定义选项是否修改好,若确定修改好后,就可以通过开始翻译按钮,对PDF文件进行翻译了。 步骤六:翻译的时间根据翻译的文件的大小来定制,耐心等待文件翻译结束后,我们可以通过预览按钮对翻译后的文件进行预览,也可以直接将翻译后的文件下载到电脑上进行保存。

在线翻译与人工翻译最大的优点是速度快,方便,准确性高,如果不是相对了解很透的语句的话建议在“一点翻译”内进行在线翻译,小编已经尝试过了,感觉蛮好的哦。

机器翻译评测大纲

机器翻译评测大纲 一、评测对象 本次评测的对象包括:汉-英、英-汉、汉-日、日-汉机器翻译系统中的核心技术。 二、评测内容 本次评测组织两种语料的评测,一种是篇章语料,一种是对话语料。领域是面向奥运的相关领域,包括体育赛事、天气预报、交通住宿、旅游餐饮等。 本次评测的评测指标包括译文质量和翻译速度。 三、评测方法 1. 评测方式 本次评测为现场评测。采用的是以人工评测为主,人工评测和自动评测相结合的方式。 人工评测方式是:由评测组织单位将各个评测单位提交的评测结果汇总在一起,然后用计算机随机打乱译文句子的排列顺序。再将所有译文句子提交给多位专家进行人工评测。将专家评测的结果汇总,用计算机还原成原来的排列顺序,分别计算出各个评测单位的总得分。 2.评测步骤 ?在评测单位统一提供的评测环境上安装被测系统 ?评测单位给出评测数据 ?被测单位运行系统,提交评测结果 ?评测单位运行自动评测程序,得出自动评测结果 ?评测单位事后进行人工评测 ?公布评测结果 3.评测标准 (1)自动评测标准

机器翻译的自动评测目前比较成熟的标准有BLEU标准、NIST标准等。本次评测采用NIST标准。具体评测标准见附件。 (2)人工评测标准 本次评测按0 - 6个等级层次打分,最后采用百分制换算评测结果。 总的可理解率=(T1*20%+T2*40%+T3*60%+T4*80%+T5*90%+T6*100%)/ 总句数 其中:Ti为被评为第i等级的句数。

(3)翻译速度评测标准 由主持评测的工作人员现场记录翻译时间,各系统自动显示从第一个句子翻译开始到所有句子翻译完毕所用的时间(不计系统初始化所用时间,只记开始翻译到所有句子翻译完毕所用时间)。 4. 输入输出文件格式 下面以汉英机器翻译为例,说明输入输出文件格式。其中p标签为段落标记,s标签为句子标记。输入文件中每个s标签内部为一个句子。输出文件中每个s 标签与输入文件中的s标签一一对应。由于一个源语言句子可能翻译成一个或多个目标语言句子,所以输出文件中每个s标签内部可以有不只一个句子。Lang 为语言代码,汉语用“zh”表示,英语用“en”表示,日语用“ja”表示。汉语、英语、日语的输入和输出文件统一采用GBK编码。 (1)输入文件格式: 玻利维亚举行总统与国会选举 (法新社玻利维亚拉巴斯电)玻利维亚今天举行总统与国会选举,投票率 比预期更高,选民希望选出的新领导阶层能够振兴经济,改善人民的生活水准,抑制这个南美洲最贫穷国家的劳工骚动。 投票所于下午四时(台北时间七月一日清晨四时)关闭,选务人员说,选 举结果将于两小时之后开始发布。 稍早,玻利维亚总统与参与选举的候选人援引巴西赢得世足赛冠军为 例,鼓励民众踊跃投票,虽然联邦法律规定,凡达投票年龄的玻利维亚人都必须 投票。

机器翻译技术介绍

机器翻译技术介绍
常宝宝 北京大学计算语言学研究所 chbb@https://www.360docs.net/doc/5419073442.html,

什么是机器翻译
研究目标:研制出能把一种自然语言(源语言)的文 本翻译为另外一种自然语言(目标语言)的文本的计 算机软件系统。 制造一种机器,让使用不同语言的人无障碍地自由交 流,一直是人类的一个梦想。 随着国际互联网络的日益普及,网上出现了以各种语 言为载体的大量信息,语言障碍问题在新的时代又一 次凸显出来,人们比以往任何时候都更迫切需要语言 的自动翻译系统。 但机器翻译是一个极为困难的研究课题,无论目前对 它的需求多么迫切,全自动高质量的机器翻译系统 (FAHQMT)仍将是人类一个遥远的梦。

机器翻译的基本方法
机器翻译的基本方法 ? 基于规则的机器翻译方法 ? 直接翻译法 ? 转换法 ? 中间语言法 ? 基于语料库的机器翻译方法 ? 基于统计的方法 ? 基于实例的方法 ? 混合式机器翻译方法
目前没有任何 一种方法能实现机 器翻译的完美理 想,但在方法论方 面的探索已经使得 人们对机器翻译问 题的认识更加深 刻,而且也确实带 动了不少不那么完 美但尚可使用的产 品问世。
20世纪90年代以前,机器翻译方法的主流一直是基于规则的方 法,不过,统计方法后来居上,目前似乎已成主流方法,从学术 研究的角度看,更是如此。(Google translate)

机器翻译的基本方法
20世纪90年代以前,机器翻译方法的主流一直是基于 规则的方法,因此基于规则的方法也称为传统的机器 翻译方法。 直接翻译法 ? 逐词进行翻译,又称逐词翻译法(word for word translation) ? 无需对源语言文本进行分析 ? 对翻译过程的认识过渡简化,忽视了不同语言之间 在词序、词汇、结构等方面的差异。 ? 翻译效果差,属于早期过时认识,现已无人采用 How are you ? 怎么 是 你 ? How old are you ? 怎么 老 是 你 ?

机器翻译研究现状与展望1 Machine TranslationPast,Present,future

机器翻译研究现状与展望1 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 Machine Translation:Past,Present,future Dai Xinyu, Yin Cunyan, Chen Jiajun and Zheng Guoliang (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Department of Computer Science & Technology Nanjing University, Nanjing 210093) Abstract:This paper firstly presents the history of machine translation, and introduces some classical paradigms of machine translation: RBMT, SBMT and EBMT. Secondly, we introduce the recent research on machine translation, and describe the hybrid strategies on machine translation in detail, and discuss the applications of machine learning for machine translation. We also analyze the current techniques about evaluation on machine translation. Finally, we draw a conclusion and prospect on the research of machine translation. Keywords:Machine Translation, RBMT, SBMT,EBMT, HSBMT, Machine Learning. 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。

人工智能与机器翻译期末复习题

一、名词解释(5X3‘)15’ 1.兼类(P121):一个单词既可以作名词动词又可以作其他词类 2.机器翻译:用计算机软件代替人做的书面翻译 3.组合型歧义:一个字与前面的字成词,与后面的字成词,合起来也成词。 4.交集型歧义(P117):一个字与前面的字成词,与后面的字也成词。 5.人工智能:用计算机硬件、软件模拟人的行为,解决人类目前尚未认识清楚的问题。 6.人工智能软件的三大技术:知识表示、知识推理、知识获取。 7.语料库:单词、短语和句子组成的数据库。 8.知识工程:包括人工智能软件技术的工程。(知识工程是以知识为基础的系统,就是 通过智能软件而建立的专家系统) 9.深度学习:一步一步在丰富起来的特征规律引导下,由浅入深完成推理的方法。 10.语用分析:分析成语和习惯用语的方法。 二、题解P36 例2.1 、2.2 例2.1 设有下列语句: (1)高山比他父亲出名。 (2)刘水是计算机系的一名学生,但他不喜欢编程序。 (3)人人爱劳动。 为了用谓词公式表示这些语句,应先定义谓词: BIGGER(x,y):x比y出名 COMPUTER(x):x是计算机系的学生 LIKE(x,y):x喜欢y LOVE(x,y):x爱y M(x):x是人 定义函数father(x)表示从x到其父亲的映射此时可用谓词公式把上述三个语句表示为:(1)BIGGER(高山,father(x)) (2)COMPUTER(刘水)∧∽LIKE(刘水,程序) (3)(?x)(M(x) →LOVE(x,劳动)) 例2.2 设有下列语句: (1)自然数都是大于零的整数。 (2)所有整数不是偶数就是奇数。 (3)偶数除以2是整数。 定义谓词如下: N(x):x是自然数 I(x):x是整数 E(x):x是偶数 O(x):x是奇数 GZ(x):x大于零 另外,用函数S(x)表示x除以2。此时,上述三个句子可用谓词公式表示为: (?x)(N(x) →GZ(x)∧I(x)) (?x)(I(x) →E(x)∨O(x)) (?x)(E(x) →I(S(x))) 三、论述(4X5‘)20’ 1.阐述深度、广度、代价驱动搜索方法。(P68) 答:广度优先搜索法:对全部节点沿广度进行横向扫描,按各节点生成的先后次序,

一个汉英机器翻译系统的设计与实现

一个汉英机器翻译系统的 计算模型与语言模型* 刘群+詹卫东++常宝宝++刘颖+ (+中国科学院计算技术研究所二室北京100080) (++北京大学计算语言学研究所北京100871) 摘要:本文介绍我们所设计并实现的一个汉英机器翻译系统。在概要介绍本系统的主要目标和设计原则的基础上,着重说明系统的计算模型和语言模型,最后给出实验结果和进一步的打算。 关键词:自然语言处理机器翻译中文信息处理 一、引言 我国的机器翻译研究近年来取得了很大的发展。特别是英汉机器翻译系统的研制已经取得了较大的成功,达到了初步实用的阶段。相对而言,汉英机器翻译的研究却进展比较缓慢,离实用化还有相当的距离[1]。我们的目的是利用目前最新的计算机软件技术、相对成熟的机器翻译方法和先进的汉语语法理论,构造一个初步实用的汉英机器翻译系统。本文将对我们所开发的系统所采用的计算模型和语言模型作一个总体性的介绍,而不涉及过多的细节。 下面我们简要介绍一下本系统的几个主要设计原则: ⑴采用成熟的技术 我们的目的是构造一个真正实用的汉英机器翻译系统,因而在可供选择的若干技术路线面前,我们将尽量选用比较成熟的技术,而在现有技术难以解决问题时再尝试一些新技术。 ⑵开放的体系结构 开放的体系结构主要体现在系统的实现上所采用的软件构件技术[8]。整个系统采用一些相对独立的软件构件组成,因而可以方便地对系统进行修改、维护和扩充。翻译的过程严格按照独立分析、独立生成的原则进行组织,每一阶段的算法相互独立,对其中一个阶段算法的修改不会对其他算法造成影响。 ⑶方便的调试环境 本系统强调为语言工作者提供一个方便的调试环境。系统提供多窗口图形界面的知识库调试工具,支持课题组中多人同时通过网络对一个知识库进行操作。提供对翻译过程直观显示,用户可以清晰地看到翻译过程的每一步操作。提供翻译出错原因查找机制,用户 *本项目的研究受到863-306资助,合同号为863-306-03-06-2

机器翻译研究综述

机器翻译综述 1.引言 1.1机器翻译的历史 现代机器翻译的研究应该是从20世纪50年代开始,但是早在这以前很多人已经提出了相应的想法,甚至是远在古希腊时期就有人提出要用机器来进行语言翻译的想法。 在1946年,美国宾夕法尼亚大学的两位科学家设计并制造了世界上第一台电子计算机。与此同时,英国工程师同美国洛克菲勒基金会副总裁韦弗在讨论计算机的应用范围时,就提出了利用计算机实现语言的自动翻译的想法。在1949年,韦弗发表了一份名为《翻译》的备忘录,正式提出了机器翻译问题。他提出了两个主要观点: 第一,他认为翻译类似于解读密码的过程。 第二,他认为原文与译文“说的是同样的事情”,因此,当把语言A翻译为语言B时,就意味着从语言A出发,经过某一“通用语言”或“中 间语言”,可以假定是全人类共同的。 在这一段时间由于学者的热心倡导,实业界的大力支持,美国的机器翻译研究一时兴盛起来。 1964年,美国科学院成立语言自动处理咨询委员会,调查机器翻译的研究情况,给出了“在目前给机器翻译以大力支持还没有多少理由”的结论,随后机器翻译的研究就陷入了低潮期。直到70年代以后机器翻译的研究才重新进入了一个复苏期,随后机器翻译的发展又迎来了繁荣期 1.2机器翻译的主要内容 经过50多年的发展,在机器翻译领域中出现了很多的研究方法,总结如下:●直接翻译方法 ●句法转换方法 ●中间语言方法 ●基于规则的方法 ●基于语料库的方法 基于实例的方法(含模板、翻译记忆方法) 基于统计的方法 在当前的研究中,更多的是基于统计的方法进行的,因为基于统计的方法可以充分的利用计算机的计算能力,并且并不需要过多的语言学知识作为支撑,可以让更多的计算机科学家投入到实用系统的研究中,极大的促进了统计机器翻译的发展。 下面对各个方法逐一的进行介绍。

机器翻译和人工翻译-大学英语作文

学术英语作文 机器翻译是否会代替人工翻译 In the past decades, artificial intelligence has brought the light of reform to many areas, translation industry included. The new reform brought us machine translation. As an increasing popular topic, it has inspired people to think that maybe one day, they no longer need to learn foreign languages because machine translation will replace human translation. Though it is not 100% correct, there remains some reasonality within. Last year, A research team from Microsoft claimed that their machine translation (MT) system has achieved the level of professional human translators when it comes to general news report. Meanwhile, Google Translate tool has surpassed the proficiency of some advanced learners. And on Baidu World Conference, Yanhong Li showcased a real-time translation developed by his company. A trend revealed by all those tech giants’ news——an accurate and real-time translation by machine is promising in the future. Meanwhile, new techniques emerge constantly, accelerating the smartness and depth of machine learning. Taking neural network for example……(待补充70词) Thus, In the coming future, there’s no need for comm on people to learn foreign languages. Once the translation machines are smart and powerful enough to deal with academic environment and daily life while also portable to be carried with, people will use them to travel, study and live all around the world without language barriers. It will just look like the scenery in the movie The Wondering Earth -- Astronauts from various countries talk in their mother tongue. At the same time, a mini equipment installed in their suits translate their words. However, if you

机器翻译技术的探讨

机器翻译技术的探讨 六院五队-徐允鹏-12060143 摘要随着国际交流的日益增多,在计算机、互联网等相关技术日新月异的基础上,机器翻译的技术与应用得到了蓬勃发展。本文详细探讨了基于规则的机器翻译方法、基于语料库的机器翻译方法和混合式机器翻译方法,并讲述了机器翻译的评估方法,最后介绍了机器翻译技术的最新进展。 关键词:机器翻译;基于规则;语料库;评估方法 1.机器翻译概述 随着国际化交流的普遍性,信息通信的日益膨胀,高效的处理不同领域各种语言之间的互译已成为当代人们的普遍需求。翻译是解决自然语言之间通信障碍最直接最有效的方法。传统的翻译工作都是通过专业翻译人员完成,利用语言学知识进行自然语言之间的互译,帮助人们实现信息通信。伴随着计算机技术的成熟与自然语言处理技术的不断进步,利用机器翻译系统帮助人们快速获取外文信息代替人工翻译已成为一种必然的趋势。 机器翻译(machine translation),又称为自动翻译,是利用计算机把一种自然源语言转变为另一种自然目标语言的过程,一般指自然语言之间句子和全文的翻译。它是自然语言处理(Natural Language

Processing)的一个分支,与计算语言学(Computational Linguistics )、自然语言理解(Natural Language Understanding)之间存在着密不可分的关系[1]。 机器翻译是21世纪要解决的科技难题之一,主要困难是自然语言在各个层次上的歧义性。研究机器翻译具有重要的实践意义和理论意义。国际间的合作与交流,语言的差异是一个非常重要的障碍,各行各业的人们面对大量他们不熟悉的语言的文档资料,如果单纯的依靠人工翻译,这些日益的待翻译材料将是一种非常沉重的负担,而机器翻译可大幅度减轻这种负担。同时,机器翻译对于了解人类语言和思维的基本机制,探讨人工智能技术有着重要的意义。 2.机器翻译方法 人们一直在寻求更好的解决机器翻译问题的方法,目前机器翻译方法主要有基于规则的机器翻译,基于语料库的机器翻译和混合式机器翻译方法。 2.1基于规则的机器翻译方法 2.1.1基于分析和转换的机器翻译方法 人作翻译时,把一个源语言句子译成目标语言句子,设计到四个基本操作:目标语言单词的检索、调序、删词、增词;机器翻译系统的过程包括检索、分析、转换和生成主要四个阶段,这被称为基于分析和转换的机器翻译系统,也被认为是模拟人类翻译活动最恰当的机

浅谈机器翻译存在的问题

机器翻译及其问题浅析 摘要:由于信息技术高速发展,国际交流日益频繁,如何克服语言障碍已经成为国际社会共同面对的问题,而人工翻译的方式已经远远不能满足需求。利用机器翻译协助人们快速获取信息已成为必然趋势,但机器翻译仍存在一些影响译文可读性和准确性的问题。本文将简单介绍机器翻译并对常见问题进行浅析。 关键词:机器翻译问题语法应用 一、引言 机器翻译(Machine Tanslation,简称MT),又称自动翻译,是利用计算机来进行不用的自然语言之间的翻译,它是自然语言处理(Natural Language Processing)的一个分支,与计算语言学(Computational Linguistics )、自然语言理解(Natural Language Understanding)之间存在着密不可分的关系。它是横跨语言学、数学、计算机科学、翻译学及人工智能等的综合学科,也是信息时代语言应用的一个重要领域。 二、机器翻译的简介 (一)机器翻译简史 人类在近代就萌发了机器翻译的梦想,但是真正把设想付诸现实还是因为计算机的诞生和计算机技术的发展。机器翻译的研究历史课追溯到20世纪四五十年代。1946年第一台现代电子计算机ENIAC诞生,同一年,美国科学家韦弗(W. Weaver)和英国工程师布斯(A. D. Booth)在讨论电子计算机的应用范围时,提出了利用计算机进行语言自动翻译的想法。1949年,韦弗(W. Weaver)发表《翻译备忘录》,正式提出机器翻译的思想。经过六十年的曲折发展,到目前互联网的普遍应用,以及人们对翻译需求的迅猛增长,给机器翻译带来新的发展机遇。我国相继推出了一系列的机器翻译软件如“译星”、“雅信”、“通译”、“华建”等。在市场需求的推动下,商用机器翻译系统迈入了实用化阶段,走进了市场,来到了用户面前。 (二)机器翻译的主要方法 机器翻译的过程一般可简化为三个阶段:原文分析、原文译文转化和译文生成。表象上,机器翻译的核心问题是翻译的准确性;实质上,体现在技术层面则是机器翻译系统采用的方法论问题。在方法论层面,机器翻译系统可分为基于规则(Rule-Based )和基于语料库(Corpus-Based)两大类。 基于规则(Rule-Based )就是由词典和语法规则库构成翻译知识库。尽管语言学家经过长期努力创建了含有成千上万条规则的规则库,覆盖了相当大范围的语言现象,但却难以

机器翻译的自动评测技术 机器翻译技术

机器翻译的自动评测技术机器翻译技术 本文介绍了机器翻译评测的基本原理以及常用评测标准,包括人工评测方法、基于n元匹配的BLEU和NIST自动评测方法。机器翻译领域最困难的任务之一就是对给定的翻译系统或者翻译算法 进行评价,我们称其为机器翻译评测。由于机器翻译所处理的对象――语言本身存在某种程度的歧义,无法像数学公式或者物理模型那样简单客观地描述出来,这使得为机器翻译结果进行客观的打分变得非常困难。最早的方法是人工评测,这种方法得到的结果一般是十分准确的,但评测的成本太高,周期过长(评测过程可能长达几周甚至数月),评价结果也会随着评价人的变化和时间的推移而不同,这使得评价结果不可重复,缺乏客观性,因此,机器翻译的自动评测应运而生。实践证明,机器翻译的评测尤其是自动评测对机器翻译研究的影响十分巨大,对研究发展和技术进步起着非常重要的引导作用。 基于n元匹配的自动评测方法 如果一个机器翻译评测系统只根据源语言文本就能自动地为若干译文打分并选择出其中最好的结果,那么这个评测系统本身就是一

个质量更好的机器翻译系统了。因此,自动评测最初的出发点就是给出一些标准的翻译结果,然后比较机器生成的译文与这些翻译之间的相似程度。我们称这些标准的翻译为参考译文(或者参考答案)。同一个句子可以有多个不同的参考译文,这些参考译文都表达同一个含义,但可能使用了不同的词汇,或者虽然使用了相同的词汇但在句中的词序不同。这样一来,机器翻译自动评测的问题转换为比较机器翻译系统输出的一个翻译结果和多个通过人工产生的正确的参考译文之间 的相似度的问题,使用不同的相似度计算方法即可得到不同的自动评测方法。 例如,考虑如下两个机器翻译系统生成的翻译结果: 源语言文本: 今年前两月广东高新技术产品出口37.6亿美元 系统译文1: The new high-tech products in Guangdong exported 3.76 billion dollars in the first two months this year

人工智能与机器翻译.

人工智能与机器翻译(A,B 卷 七个大题:1. 名词解释 2.题解 3.智能知识 4.机器翻译方法 5. 技术阐述 6.分析题 7.应用题 A. 名词解释 : a. 机器翻译 :计算机程序做人的翻译。 b. 兼类 :一个单词既可以作名词动词又可以作其它词类。 c. 人工智能软件技术 :知识表示,知识推理,知识学习。 d. 人工智能 :用计算机模拟人的行为。 e. 交集型歧义 :一个字和前面的字可以成词,跟后面的字也可以成词。 f. 组合型歧义 :一个字可以和前面的字成词也可以同后面的字成词,连起来也可以成词。 g. 语法分析 :分析一句话的语法含义。 h. 语料库 :单词,短语,句子的集合。 i. 自然语言理解 :用计算机程序去理解一篇文章的含义。 B. 题解 : 第二章 P36 2-1,2-2 例 2.1 设有下列语句: (1 高山比他父亲出名。 (2 刘水是计算机系的一名学生,但他不喜欢编程序。

(3 人人爱劳动。 为了用谓词公式表示这些语句,应先定义谓词: BIGGER(x,y:x比 y 出名 COMPUTER(x:x是计算机系的学生 LIKE(x,y:x喜欢 y LOVE(x,y:x爱 y M(x:x是人 定义函数 father(x表示从 x 到其父亲的映射此时可用谓词公式把上述三个语句表示为: (1 BIGGER(高山, father(x (2 COMPUTER(刘水∧∽ LIKE (刘水,程序 (3 (任意 x (M(x->LOVE(x,劳动 例 2.2 设有下列语句: (1 自然数都是大于零的整数。 (2 所有整数不是偶数就是奇数。 (3 偶数除以 2是整数。 定义谓词如下: N(x:x是自然数 I(x:x是整数

机器翻译的现状和发展趋势_岳涛

72 计算机教育 2005.4 人/才/培/养/与/就/业机器翻译(Machine Trans-lation)是通过计算机来实现不同自然语言之间的翻译。机器翻译是自然语言处理(Natural LanguageProcessing)的一个分支,机器翻译与计算语言学(ComputationalLinguistics)、自然语言理解(Natural Language Understanding)存在着密不可分的关系。机器翻译的研究与发展取决于计算机科学、数学、语言学、人工智能等多学科的发展,因此机器翻译可以说是一个跨学科的综合性系统工程。人类步入21世纪以来,随着国际互联网(Internet)的迅猛发展,网络信息急剧膨胀,国际交流日益频繁以及地球村的形成,机器翻译正在逐渐成为克服人们之间进行交流时所面临的语言障碍的重要手段,同时也面临着很大的市场机遇和挑战。 历史的回顾 从美国人维弗(Warren?Weaver)于1949年发表《翻译》备忘录并正式提出机器翻译的思想以来,机器翻译已经走过了50多个风风雨雨的春秋。在这期间,机器翻译可以说经历了一条曲折而漫长的 发展道路。 1954年,在美国乔治敦大学(Georgetown University)进行了 人类历史上的第一次机器翻译的公开演示。尽管演示尚不算很成功,但是它却具有划时代的意义,因为它拉开了人们研究机器翻译 的序幕。 从20世纪50年代开始到20世纪60年代的前半期,机器翻译的研 究呈不断上升的趋势。美国和前苏联两个超级大国出于军事和政治经济目的,纷纷对机器翻译项目提供了大量的资金支持,而欧洲国家由于地缘政治和经济的需要也对机器翻译研究给予了相当大的重视。 1966年,美国科学院发表的ALPAC报告使当时正在蓬勃发展的机器翻译陷入了停滞的状态。现在来看,该报告是非常片面、狭隘和短视的。 从20世纪60年代中后期到整个70年代,整个机器翻译领域处于一个相对平稳发展的时期,而在某些国家,特别是加拿大和欧盟,机器翻译的研究却取得了比较显著的进步。尤其是在加拿大,由于双语文 化的影响,政府积极支持机器翻译的研发工作,1976年,加拿大蒙特利尔大学与加拿大联邦政府翻译局联合开发了提供天气预报服务的实用性机器翻译系统TAUM-METEO,该系统的成功开发标志着 机器翻译已经在某些领域达到了实用化的程度。 进入20世纪80年代以来,由于计算机科学、语言学研究的发展,特别是计算机硬件技术的大幅度提高以及人工智能在自然语言处理上的应用,机器翻译在全世界范围内开始复苏,并在随后的90年代取得了长足的进步。 20世纪90年代以来的机器翻译技术的新进展 1.机器翻译的分类 进入20世纪90年代,机器翻译领域的的研究方法基本上可以分为两大类,即基于规则(Rule-Based)和基于语料库(Corpus-Based)的方法。基于规则的方法又可以分为基于转换的方法和基于中间语言的方法,基于语料库的方法又可以分为基于统计的方法和基于实例的方法。传统的基于规则的方法又可以 机器翻译的现状和发展趋势 中国软件与技术服务股份有限公司 岳涛/文 ◆ 课外新知 ◆

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