人工智能与机器翻译方法.ppt
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人工智能教学PPT课件
然语言生成等模块。
应用场景
跨语言交流、智能问答、智能家 居控制等。
05
计算机视觉技术与应用
图像识别与分类技术
01
图像特征提取
介绍常见的图像特征提取方法，如SIFT、HOG等，以及深度学习中的
卷积神经网络（CNN）特征提取技术。
02 03
图像分类算法
阐述基于传统机器学习的图像分类算法，如支持向量机（SVM）、随 机森林（Random Forest）等，以及基于深度学习的图像分类算法， 如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病 预测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人 工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间 的均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售 额等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
原理
直接对策略进行建模和优化，通过梯 度上升方法更新策略参数。
应用
自然语言处理、推荐系统等。
强化学习算法
原理
结合深度学习和强化学习，使用神经网 络来逼近Q值函数或策略函数。
应用场景
跨语言交流、智能问答、智能家 居控制等。
05
计算机视觉技术与应用
图像识别与分类技术
01
图像特征提取
介绍常见的图像特征提取方法，如SIFT、HOG等，以及深度学习中的
卷积神经网络（CNN）特征提取技术。
02 03
图像分类算法
阐述基于传统机器学习的图像分类算法，如支持向量机（SVM）、随 机森林（Random Forest）等，以及基于深度学习的图像分类算法， 如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病 预测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人 工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间 的均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售 额等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
原理
直接对策略进行建模和优化，通过梯 度上升方法更新策略参数。
应用
自然语言处理、推荐系统等。
强化学习算法
原理
结合深度学习和强化学习，使用神经网 络来逼近Q值函数或策略函数。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)
AI技术改变了信息传播方式，使得信息获取更加便捷和个性化，但 也存在信息泡沫、虚假新闻等问题。
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
27
22
06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
13
机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
14
04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
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THANKS
感谢观看
2024/1/26
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06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
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机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
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04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
《人工智能》大学课件PPT
《人工智能》大学 课件
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与合成 • 人工智能的伦理与法律问题
01
CATALOGUE
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够 模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系 统的一门新的技术科学。
自然语言处理的基本任务
分词、词性标注、句法分析、语义理解和对话系统等。
自然语言处理的技术与方法
基于规则的方法
通过人工定义规则来处理自然语言，例如正则表达式和手工编写 的解析器。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行训练，通过机器学习算法找到语言的内在 规律，例如隐马尔可夫模型和条件随机场。
基于深度学习的方法
替代就业
人工智能的发展可能导致部分传统岗位被自动化取代，需要关注由此产生的失业 问题，并采取措施进行缓解。
创造就业
同时，人工智能的发展也将催生新的产业和就业机会，需要培养适应新时代的技 能和人才。
人工智能的决策责任问题
决策透明度
人工智能系统在做出决策时，应具备足够的透明度，以便理 解和追踪其决策过程。
利用神经网络进行自然语言处理，例如循环神经网络和 Transformer模型。
自然语言处理的应用实例
机器翻译
利用NLP技术将一种自然语言 自动翻译成另一种自然语言。
智能客服
通过NLP技术实现智能化的客 户服务，自动回答用户的问题 和提供帮助。
信息抽取
从大量文本中自动提取关键信 息，例如人物、事件和地点等 。
计算机视觉的构成
计算机视觉主要由图像获取、图 像处理和图像理解三个部分组成 。
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与合成 • 人工智能的伦理与法律问题
01
CATALOGUE
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够 模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系 统的一门新的技术科学。
自然语言处理的基本任务
分词、词性标注、句法分析、语义理解和对话系统等。
自然语言处理的技术与方法
基于规则的方法
通过人工定义规则来处理自然语言，例如正则表达式和手工编写 的解析器。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行训练，通过机器学习算法找到语言的内在 规律，例如隐马尔可夫模型和条件随机场。
基于深度学习的方法
替代就业
人工智能的发展可能导致部分传统岗位被自动化取代，需要关注由此产生的失业 问题，并采取措施进行缓解。
创造就业
同时，人工智能的发展也将催生新的产业和就业机会，需要培养适应新时代的技 能和人才。
人工智能的决策责任问题
决策透明度
人工智能系统在做出决策时，应具备足够的透明度，以便理 解和追踪其决策过程。
利用神经网络进行自然语言处理，例如循环神经网络和 Transformer模型。
自然语言处理的应用实例
机器翻译
利用NLP技术将一种自然语言 自动翻译成另一种自然语言。
智能客服
通过NLP技术实现智能化的客 户服务，自动回答用户的问题 和提供帮助。
信息抽取
从大量文本中自动提取关键信 息，例如人物、事件和地点等 。
计算机视觉的构成
计算机视觉主要由图像获取、图 像处理和图像理解三个部分组成 。
人工智能PPT
?
简史
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着 1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可 以创造出机器智能，“人工智能”一词最初是在 1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后， 研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概 念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能 的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年 前出现至今，已经出现了许多AI程序，并且它们 也影响到了其它 技术的发展。
通过对传感器信息的处理来获得的。
感知智能阶段智能产品特点
“能听会说，能看 会写”-------------语音识别、手 写识别、图像识别
第三阶段 认知阶段
什么是认知？
认知是指对客观事物的特 征及事物间联系的反映,其 对象是有关问题、资料等 具体的信息,其过程是对这 些信息进行的编码、储存、 提取、应用等具体操作
--瑞·库茨维尔
2001年，瑞·库茨维尔提出摩尔定律的扩展定理， 即（Kurzweils Lawof Accelerated Return）。 该定理指出，人类出现以来所有技术发展都是以 指数增长。后来发展为奇点理论，奇点理论认为 很多技术处于指数增长中，如芯片的计算能力， DNA技术，数据的储存等等。他预测技术在突 破一个称之为奇点的临界点后爆发性增长，在 2045年左右会出现自己思考的人工智能。
计算智能阶段智能产品特点
“能存会算” ——快速计算与 存储
第二阶段 感知智能阶段
什么是感知？
感知就是具有能够感觉内 部、外部的状态和变化， 理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是
《人工智能AI》课件
自然语言处理
01
02
03
自然语言处理定义
自然语言处理是人工智能 的一个子领域，它研究如 何让计算机理解和生成人 类语言。
自然语言处理技术
自然语言处理的技术包括 词法分析、句法分析、语 义理解和文本生成等。
自然语言处理应用
自然语言处理的应用非常 广泛，如智能客服、机器 翻译、语音助手等。
计算机视觉
《人工智能AI》PPT 课件
目录
• 引言 • 人工智能技术基础 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 结论
01
引言
人工智能的定义
01
人工智能：指让计算机模拟人类 的思考和行为过程，实现人机交 互，提升机器的智能化水平，为 人类提供更好的服务。
02
人工智能涉及多个学科领域，包 括计算机科学、数学、控制论、 语言学、心理学等。
深度学习
深度学习定义
深度学习是机器学习的一个分支 ，它利用深度神经网络来处理大
规模数据并实现复杂的功能。
深度学习原理
深度学习的原理是通过构建多层 次的神经网络结构，将输入数据 逐步抽象和表示，最终实现高级
别的任务。
深度学习应用
深度学习的应用非常广泛，包括 语音识别、图像识别、自然语言
处理、推荐系统等。
人工智能的发展将带动相关产业的发展，促进经济的增长。
我们如何适应和利用人工智能
培养人工智能人才
加强人工智能领域的教育和培 训，培养具备专业知识和技能
的人才。
制定合理政策
政府应制定合理的人工智能政 策，规范其发展，保护公众利 益。
鼓励企业创新
鼓励企业加大人工智能技术的 研发和应用，推动技术创新和 产业升级。
2024年Ai人工智能PPT课件
3
AI系统的公平性和偏见 如何避免AI系统在处理数据时产生歧视和偏见， 确保公平对待所有用户。
相关法规政策解读
数据保护法规
介绍国内外关于数据保 护和隐私权的法律法规， 如欧盟的《通用数据保 护条例》（GDPR）等。
AI技术监管政策
分析政府对AI技术的监 管政策，包括算法审查、 数据使用限制等。
知识产权保护
词法、句法分析技术
词法分析
研究单词的内部结构以及单词之间的结构关系，包括词性标注、 分词等任务。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系，建立词语之间的依存关系或短语 结构关系。
词法、句法分析技术应用
在信息抽取、情感分析、机器翻译等领域有广泛应用。
情感分析、问答系统等应用
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和 情感表达，用于产品评论、社交
国外发展现状
美国、欧洲等发达国家在人工智能领域的研究和应用也处于领先地位。这些国家拥 有众多知名的科技公司和科研机构，不断推动人工智能技术的创新和发展。
未来发展趋势预测
技术创新
随着深度学习、机器学习等技术的不断发展，人工智能将在 更多领域实现突破和创新，如自然语言处理、计算机视觉、 智能机器人等。
2024年Ai人工智能PPT课件
目录
• 人工智能概述与发展趋势 • 机器学习原理及应用场景 • 深度学习技术与应用创新 • 自然语言处理技术探讨 • 计算机视觉在AI中角色 • AI伦理、法规及社会责任
01
人工智能概述与发展趋势
人工智能定义及分类
定义
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和 扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能的自然语言处理与机器翻译
人工智能的自然语言处理与机器翻译人工智能的自然语言处理与机器翻译是当今研究热点之一，随着人工智能技术的不断发展和应用，自然语言处理及机器翻译在各个领域都展现出巨大的潜力和前景。
自然语言处理(NLP)是人工智能领域中的一个重要分支，其致力于让计算机能够理解、分析、生成人类语言的方式。
而机器翻译(MT)则是NLP的一个具体应用，旨在利用计算机技术将一种语言翻译成另一种语言。
NLP技术在人工智能领域中的应用非常广泛，涉及到信息检索、文本分类、情感分析、对话系统等多个方面。
通过NLP技术，计算机能够从海量文本数据中进行信息抽取和知识挖掘，为用户提供更加准确和便捷的信息检索服务。
此外，NLP还可以应用于文本分类和情感分析，帮助企业了解用户的需求和情绪，从而做出更好的决策。
另外，在对话系统领域，NLP技术可以帮助计算机更好地理解人类语言，从而实现更加智能的交互体验。
而机器翻译作为NLP技术的一个具体应用，其在跨语言交流和信息传递方面具有重要意义。
随着全球化的发展，不同语言间的交流变得越来越频繁，而传统的人工翻译无法满足大规模跨语言翻译的需求。
因此，机器翻译技术的发展变得尤为重要。
目前，机器翻译技术已经取得了巨大的进展，能够实现从一种语言到另一种语言的自动翻译，极大地方便了人们跨语言沟通的需求。
在机器翻译技术中，神经网络模型已经成为研究热点。
传统的统计机器翻译模型存在着诸多问题，如长距离依赖性、语言表达能力不足等。
而神经网络模型通过端到端学习的方式，可以更好地捕捉语言中的复杂特征，从而实现更加准确和流畅的翻译效果。
目前，基于神经网络的机器翻译模型已经在多个语种间取得了较好的效果，并逐渐成为主流的翻译技术。
除了神经网络模型，深度学习技术也在机器翻译领域发挥重要作用。
深度学习模型通过多层次的神经网络结构，可以更好地处理大规模语言数据，从而提高翻译的准确性和流畅度。
此外，深度学习模型还可以结合其他NLP技术，如注意力机制、语言模型等，来提高机器翻译的性能。
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正向最大匹配法是最早提出的自动分词方法, 它的基本思想是先取一句话 的前六个字查字库, 若不是一个词, 则删除六个字的最后一个字再查, 这样一直 查下去, 至找到一个词为止。 句子剩余部分重复此工作, 直到把所有的词都分 出为止。逆向最大匹配法也一样, 每次匹配不成功时去掉汉字串中最前面的一 个字。
尽管计算机自动分词在诸多方面存在着许多困难, 但是由于自动分词是 许多应用工作的第一步(也是自动翻译的第一步), 这就促进了研究的持续不断, 提出了不少方法, 它们各有优缺点, 也可能是基于特定环境的。
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5. 2 . 1 典型的自动分词方法 5 . 2 . 1 . 1 正向最大匹配法和逆向最大匹配法
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5 . 2 自动分词
汉语自动分词是我国计算机科学研究的重要课题之一, 它是自然语言理 解、自动翻译、 电子词典等信息处理的基础性工件。所谓分词, 就是要把一 句话, 一篇文章甚至一部著作中的词语逐个逐个的切分出来。汉语不象拼音 文字那样有自然切分标志, 而且词语长短不一, 词语的定义也不统一, 语言 学中对词的定义多种多样, 造成切分的多样性, 这也自然给自动分词的同一性 带来很大困难。 汉语中词语本身的词素、词、词组无明显的区分界限, 没有 一个统一的标准, 许多东西都是凭经验和语感来划分。.这项工作如果全部交 给计算机来作, 就没有那么简单了。
A1: 一条汉语语句分划成单一字符X1,X2,…,XM。 A2: 决定语词中可能出现的词最大字符长度Lmax, 最小字符 长度 Lmin。 A3: 逆向匹配,取语句最后的Lmin个字查关键词库, 若查不到, 加入一个字重复此工作,直至字符数为Lmax为止。 A4: 若实施A3查不到词,去掉语句中最后一个字,再实施A3,直 至整个语句只剩下L min为止。
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5 . 2 . 1 . 2 高频优选法 这一方法基于词频的统计、字与字之间的构成结合律和歧
义切分等现象的分析而提出来的。根据《现代汉语频率词典》， 对于报刊和政论性文章，不同音节词的词频构成为：双音节词大 约有74%；三音节词大约有3 . 7%；单音节词大约有17 . 2%；而 五以上字音节词则大约只有0 . 4%左右。汉语是一字一音节，因 而也可以说，两字组词的频率比其它所有方式的概率加起来都还 要多。自动分词时首先考虑两字词，然后再考虑单字词，如此频 率低的词语最后才考虑。这种方法提高了分词效率，但对歧义问 题也无能为力，出错率并不低。
第 5 章 单词与词组的处理与分析
对于机器翻译系统来说，为了适应不同专业领域的翻译要求，需要配有大 量的专业词汇。因此，机器翻译系统的词典又可以分为通用词典和专业词典两部 分。如专门的缩略语词典、特殊字词典等等。还可以把通用词典再细分为名词词 典、动词词典、成语词典等等。
机器词典的组织机构对于提高词语的检索速度是非常主要的。一定的组织结 构形式和相应的算法相配合，可以节约存储空间，提高检索速度，从而提高机器 翻译系统的整体翻译速度。
机器词典从存储形式来看，可以分为定长字段型、变长字段型和定变长混 合型三种类型；从索引格式看，可以分为一级索引和多级索引等等。
词语的长短是不同的，例如，某些常用词的信息特别丰富，书本词典可以占 满几页，而有一些词语却只要一行。这样，如果所有词语都使用定长字段，则必 须依据最长词语确定字段长度，而相当多的短词语将浪费巨大的存储空间。所以， 一般情况下一条词语的有关信息的存储都采用变长形式，这可以用链接技术实现。
词语分类和兼类的分析与处理是本章研究的又一重点。
本章的最后将研究词处理的一些细节问题。
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5 . 1 机器词典概述
，简 称词典。机器词典的作用在机器翻译中是最重要 的，因为做任何机器翻译工作都必须通过查机器 词典来得到相关的翻译元素---单词和词组。如何 有效的组织、建立机器词典，如何更好地利用机 器词典中包含的各种知识，是一个值得深入研究 的课题。
两法思路清晰, 易于计算机实现, 但由于试图用相对稳定的词表来代替灵 活多变, 充满活力的词汇, 把词库搜索作为判词的唯一标准, 因而具有很大的 主观性和局限性。另外, 这两种方法实际上否认了语言中的歧义现象。
在实际应用中, 方法有所变化。如下述算法我们初始不是取六个字而是取长 度最短词的个数。
第 5 章 单词与词组的处理与分析
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5. 1 . 1 基于分析和转换的机器翻译方法
机器词典的作用：
（1）机器词典的好坏是更好的实现实用化机器翻译系统软件的障碍之一。现 有的一些机器翻译系统在达到实用化阶段时往往因为机器词典规模的限制阻碍了 性能的进一步提高。 因为语言词汇是一个开放的集合，无论建立多么庞大的词 典，都不可能穷举所有的词。而且，随着时间的推移，还会出现大量的新词。因 此，只有尽可能的扩充机器词典的规模，才可能使机器翻译系统更实用，更会被 更多的行业、更多的人所接受。
人工智能与机器翻译
——单词与词组分析
第 5 章 单词与词组的处理与分析
第 5 章 单词与词组的处理与分析
对于机器翻译研究来说，本章的第一任务是要建立语言的 机器词典, 这一机器词典是多语言的。例如各自的藏, 英, 汉语 机器词库。
单词与词组的处理与分析, 对于汉语来说, 首先必须要进行 单词的自动切分。自动切分歧义部分是解决的难点, 不但可能 用到规则推理, 而且还可能用到语法分析, 语义用分析, 更详细 的过程可以结合第六 章等一起研究。
（2）机器词典是机器翻译的质量的关键，要达到机器翻译的全自动、高质量， 就必须有一部信息丰富、易于使用的机器词典。一部好的机器词典不仅要有庞大 的数量，而且要有尽可能高的质量，只要这样，才可能是机器翻译的质量更高。
（3）电子词典（机器词典）不仅可以用于机器翻译，而且也可以用在自然语 言理解、自然语言处理诸多方面。因此，电子词典（机器词典）是大规模知识工 程的基础工作，它可以为知识系统提供一个基本的知识源。
尽管计算机自动分词在诸多方面存在着许多困难, 但是由于自动分词是 许多应用工作的第一步(也是自动翻译的第一步), 这就促进了研究的持续不断, 提出了不少方法, 它们各有优缺点, 也可能是基于特定环境的。
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5. 2 . 1 典型的自动分词方法 5 . 2 . 1 . 1 正向最大匹配法和逆向最大匹配法
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5 . 2 自动分词
汉语自动分词是我国计算机科学研究的重要课题之一, 它是自然语言理 解、自动翻译、 电子词典等信息处理的基础性工件。所谓分词, 就是要把一 句话, 一篇文章甚至一部著作中的词语逐个逐个的切分出来。汉语不象拼音 文字那样有自然切分标志, 而且词语长短不一, 词语的定义也不统一, 语言 学中对词的定义多种多样, 造成切分的多样性, 这也自然给自动分词的同一性 带来很大困难。 汉语中词语本身的词素、词、词组无明显的区分界限, 没有 一个统一的标准, 许多东西都是凭经验和语感来划分。.这项工作如果全部交 给计算机来作, 就没有那么简单了。
A1: 一条汉语语句分划成单一字符X1,X2,…,XM。 A2: 决定语词中可能出现的词最大字符长度Lmax, 最小字符 长度 Lmin。 A3: 逆向匹配,取语句最后的Lmin个字查关键词库, 若查不到, 加入一个字重复此工作,直至字符数为Lmax为止。 A4: 若实施A3查不到词,去掉语句中最后一个字,再实施A3,直 至整个语句只剩下L min为止。
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5 . 2 . 1 . 2 高频优选法 这一方法基于词频的统计、字与字之间的构成结合律和歧
义切分等现象的分析而提出来的。根据《现代汉语频率词典》， 对于报刊和政论性文章，不同音节词的词频构成为：双音节词大 约有74%；三音节词大约有3 . 7%；单音节词大约有17 . 2%；而 五以上字音节词则大约只有0 . 4%左右。汉语是一字一音节，因 而也可以说，两字组词的频率比其它所有方式的概率加起来都还 要多。自动分词时首先考虑两字词，然后再考虑单字词，如此频 率低的词语最后才考虑。这种方法提高了分词效率，但对歧义问 题也无能为力，出错率并不低。
第 5 章 单词与词组的处理与分析
对于机器翻译系统来说，为了适应不同专业领域的翻译要求，需要配有大 量的专业词汇。因此，机器翻译系统的词典又可以分为通用词典和专业词典两部 分。如专门的缩略语词典、特殊字词典等等。还可以把通用词典再细分为名词词 典、动词词典、成语词典等等。
机器词典的组织机构对于提高词语的检索速度是非常主要的。一定的组织结 构形式和相应的算法相配合，可以节约存储空间，提高检索速度，从而提高机器 翻译系统的整体翻译速度。
机器词典从存储形式来看，可以分为定长字段型、变长字段型和定变长混 合型三种类型；从索引格式看，可以分为一级索引和多级索引等等。
词语的长短是不同的，例如，某些常用词的信息特别丰富，书本词典可以占 满几页，而有一些词语却只要一行。这样，如果所有词语都使用定长字段，则必 须依据最长词语确定字段长度，而相当多的短词语将浪费巨大的存储空间。所以， 一般情况下一条词语的有关信息的存储都采用变长形式，这可以用链接技术实现。
词语分类和兼类的分析与处理是本章研究的又一重点。
本章的最后将研究词处理的一些细节问题。
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5 . 1 机器词典概述
，简 称词典。机器词典的作用在机器翻译中是最重要 的，因为做任何机器翻译工作都必须通过查机器 词典来得到相关的翻译元素---单词和词组。如何 有效的组织、建立机器词典，如何更好地利用机 器词典中包含的各种知识，是一个值得深入研究 的课题。
两法思路清晰, 易于计算机实现, 但由于试图用相对稳定的词表来代替灵 活多变, 充满活力的词汇, 把词库搜索作为判词的唯一标准, 因而具有很大的 主观性和局限性。另外, 这两种方法实际上否认了语言中的歧义现象。
在实际应用中, 方法有所变化。如下述算法我们初始不是取六个字而是取长 度最短词的个数。
第 5 章 单词与词组的处理与分析
第 5 章 单词与词组的处理与分析
5. 1 . 1 基于分析和转换的机器翻译方法
机器词典的作用：
（1）机器词典的好坏是更好的实现实用化机器翻译系统软件的障碍之一。现 有的一些机器翻译系统在达到实用化阶段时往往因为机器词典规模的限制阻碍了 性能的进一步提高。 因为语言词汇是一个开放的集合，无论建立多么庞大的词 典，都不可能穷举所有的词。而且，随着时间的推移，还会出现大量的新词。因 此，只有尽可能的扩充机器词典的规模，才可能使机器翻译系统更实用，更会被 更多的行业、更多的人所接受。
人工智能与机器翻译
——单词与词组分析
第 5 章 单词与词组的处理与分析
第 5 章 单词与词组的处理与分析
对于机器翻译研究来说，本章的第一任务是要建立语言的 机器词典, 这一机器词典是多语言的。例如各自的藏, 英, 汉语 机器词库。
单词与词组的处理与分析, 对于汉语来说, 首先必须要进行 单词的自动切分。自动切分歧义部分是解决的难点, 不但可能 用到规则推理, 而且还可能用到语法分析, 语义用分析, 更详细 的过程可以结合第六 章等一起研究。
（2）机器词典是机器翻译的质量的关键，要达到机器翻译的全自动、高质量， 就必须有一部信息丰富、易于使用的机器词典。一部好的机器词典不仅要有庞大 的数量，而且要有尽可能高的质量，只要这样，才可能是机器翻译的质量更高。
（3）电子词典（机器词典）不仅可以用于机器翻译，而且也可以用在自然语 言理解、自然语言处理诸多方面。因此，电子词典（机器词典）是大规模知识工 程的基础工作，它可以为知识系统提供一个基本的知识源。