计算机语言学语料库语言学机器翻译
语料库与机器翻译
无 处不 在 的计 算机 、广 泛 普及 的互 联 网 、几 乎遍 布全 球 的 电 可 能将 两种 语 言 的语句 都 以一一 对应 的形 式存 入系 统 。 子 邮件 ， 以及诸 如 语音 识别 程 序 、综合 翻 译翻 译 项 目管 理软 件 、 曾经 有人 提 出机 器翻 译 译文 质 量忠 实度 七 项和 可懂 度 五项 的 在 线文 件数 据 库 、翻译 记忆 软 件等 此类 工 具 的应 用 ，使 得 日常翻 评 估 意 见 。所谓 “ 忠实 度 ”是 指译 文传 达 原文 意 义所 表达 的程 度 译 工作 发 生 了很 大 变化 。因 此 ， 国际 译联 （Ｉ） 议思 索 “ ＦＴ提 服务 以及 两者 问差异 的 总 的度量 。这 是 由专 门从事 翻译 相 应 自然语 言 可 于 翻译 需要 的 技术 ”这 一 主题 ， 并建 议 ，世 界各 国翻 译 工作 者乃 的源 语专 家 们来 测 评 的 。 “ 懂度 ”是指 一般 使 用译 文语 言 的人 至 整个 社会 来 关注 新 出现 的翻 译工 具 的优 势和 弊 端 ， “ 在 正是 在 不 参看 原 文 的条件 下 ，对 译 文所 能 理解 的程 度 的一 种测 评 。但 现 我 们对 所 发 生 的变 化 进 行评 估 的 时候 ”。Ｆ Ｔ 励 针对 技 术 的应 这 仍 然 是一 种很 抽 象 的概念 ，依然 很 难用 来作 为 具体 评估 疑 问质 Ｉ鼓 用对 于翻 译 的质量 所产 生 的实效 加 以评估 。
理 论研 究
语料库与机器翻译
刘 杨
（ 西安外 事学 院外国语学院 陕西 西安 ７０７ ） １０ ７
摘要 ：语料库语 言学的发展 对翻译研 究产 生了很 大影响。机 器翻译是翻译研 究的一项重要 内容 ，且应 用越 来越广泛。本文从机译译文质 量评 估的 目的入手 。 索 了译文评 估标准 ， 出了建立机译译文质量评估语料库的设想 。 探 提 关键 词 ：语料库；机器翻译
如何利用机器翻译技术进行语言资源和语料库的构建和管理
如何利用机器翻译技术进行语言资源和语料库的构建和管理机器翻译技术在当今信息时代中扮演着越来越重要的角色，不仅可以帮助人们跨越语言障碍进行交流，还可以为语言资源和语料库的构建和管理提供便利。
随着互联网和计算机技术的不断发展，机器翻译技术也在不断进步，为研究人员和语言学家提供了更多可能性。
本文将探讨，以及其中可能遇到的挑战和解决方法。
首先，我们需要了解什么是语言资源和语料库。
语言资源是指用于开发和改进语言技术系统的语言学数据，例如词典、语法规则、语音库等。
而语料库是指大量收集的语言样本，可以用于语言研究、语言教学以及机器翻译等领域。
构建和管理语言资源和语料库对于语言技术的发展至关重要。
利用机器翻译技术可以帮助我们更快速、更准确地构建和管理语言资源和语料库。
首先，机器翻译技术可以自动化地将不同语言之间的文本进行翻译，从而为语言资源的构建提供更多样的语言样本。
其次，机器翻译技术可以帮助我们更好地管理语料库，快速检索特定的语言信息，提高语料库的利用率。
另外，机器翻译技术还可以帮助我们进行语言分析和语言建模，为语言资源的研究提供更多可能性。
然而，利用机器翻译技术进行语言资源和语料库的构建和管理也面临一些挑战。
首先，机器翻译技术本身的精度和准确性是一个关键问题。
当前的机器翻译技术虽然取得了一定的进展，但在翻译长句、复杂句型时还存在困难。
因此，在构建和管理语言资源时需要考虑机器翻译技术的准确性和适用性。
其次，语言资源和语料库的规模和多样性也是一个挑战。
不同语言之间的差异性、语言样本的质量等都会影响到语言资源和语料库的构建和管理。
因此，需要研究人员和语言学家不断改进机器翻译技术，提高语言资源和语料库的质量。
为了克服上述挑战，研究人员和语言学家可以采取一些策略。
首先，可以通过引入人工智能和机器学习技术来改进机器翻译系统，提高翻译的准确性和流畅度。
其次，可以通过多模态信息融合和跨语言知识图谱构建来丰富语言资源的内容，提高语料库的多样性和实用性。
计算机语言学语料库语言学机器翻译
➢ Advantages: cost-effective, time-saving ➢ Problems: output quality hard to ensure (reasons?)
4. Corpus Linguistics
4.1 Definition (p238)
2. CALL
2.1 CAI, CAL, CALL (p226)
➢ CAI: Computer-assisted Instruction ➢ CAL: Computer-assisted Learning ➢ CALL: Computer-assisted Language Learning
2.2 Phases of CALL
What is the impact of the Internet on machine translation?
1. Computational Linguistics
1.1 Definition (p226)
➢ A branch of applied linguistics, dealing with computer processing of human language.
4. Corpus Linguistics
4.4 For language study
➢ Lexical studies: complete and precise definitions and usage of words and phrases.
➢ Grammar: The potential for the representative quantification of a whole language variety. Their role as empirical data for the testing of hypotheses derived from grammatical theory.
语料库语言学就业前景
语料库语言学就业前景随着信息技术的发展，语料库语言学（Corpus Linguistics）这门学科也逐渐受到重视，并在语言学研究和应用中起到了重要的作用。
语料库语言学主要研究和应用语料库中的自然语言数据，通过运用统计学和计算机技术分析语料库中的文本，揭示语言的规律和现象。
下面将从语料库语言学的研究领域、就业前景和未来趋势等方面进行探讨。
语料库语言学的研究领域包括语言描述、语言分析和语言教学等。
在语言描述方面，语料库语言学可以帮助研究人员系统地收集、整理和分类语料库中的语言数据，对语言的用法和规律进行深入分析。
在语言分析方面，语料库语言学可以通过对语料库中的文本进行统计分析，揭示语言的词汇使用、词义变化、语法结构等方面的规律和变化趋势。
在语言教学方面，语料库语言学可以为语言教学提供真实、自然的语言数据，帮助学习者更好地理解和运用所学语言。
随着大数据时代的到来，语料库语言学在各个领域的应用也越来越广泛。
在语言学研究领域，语料库语言学可以提供丰富的语言数据，帮助研究人员发现和解决语言学问题。
在人工智能领域，语料库语言学可以为机器翻译、自然语言处理等技术提供必要的语言资源和模型。
在商业领域，语料库语言学可以帮助企业分析用户的语言行为和需求，进行市场调查和产品推广。
在教育领域，语料库语言学可以为教师提供有效的语言教学资源和工具，提升学习者的语言能力。
语料库语言学的就业前景也非常广阔。
首先，语料库语言学研究人员可以在大学、研究机构和语言学中心等学术机构从事语料库语言学的研究和教学工作。
其次，语料库语言学的技术人员可以在语言技术公司、翻译公司和互联网企业等从事语料库的建设、管理和应用工作。
此外，语料库语言学还可以应用于法律、医学、金融和广告等各个领域，为相关行业提供专业的语言分析和咨询服务。
未来，语料库语言学的发展将更加注重数据的开放和共享。
随着大量语料库的建设和积累，数据的开放和共享将成为语料库语言学发展的一个重要方向。
语料库语言学简介
语料库语言学简介语料库语言学是指利用语料库（一种大规模的文本数据集合）进行语言学研究的方法和理论。
通过构建、标注和分析语料库，可以揭示语言在不同层面上的特征和规律，为自然语言处理、机器翻译等领域提供基础和支持。
语料库语言学的研究内容包括：语言的音系、形态、句法以及语义等方面；语言的变异、演化和变化；语言使用者的使用习惯、语言背景和社会属性等。
语料库语言学的主要方法包括：语料库的构建和管理、语料库的标注和注释、语料库的查询和分析、语料库的应用和评估等。
语料库语言学的应用领域包括：机器翻译、信息检索、语音识别、文本分类、自然语言生成等。
此外，语料库语言学还被广泛应用于各种语言教学、语言规划和语言政策制定等领域。
总的来说，语料库语言学已经成为现代语言学和自然语言处理领域不可或缺的一部分，对于研究和应用语言都有着重要的意义。
一、语料库语言学的意义（一）定义和概述语料库语言学是指利用计算机对大规模语料库进行统计学分析、计算和比较，从而研究语言规律和现象的语言学方法。
语料库是指收集、整理、储存在计算机中的自然语言文本，包括书面文本和口语文本。
语料库语言学旨在通过对语言数据的分析，揭示语言的内在规律和现象，为语言学、语言教学、翻译等领域提供科学依据。
（二）语料库语言学的历史语料库语言学起源于20世纪50年代的美国，当时ChomSky等人提出了生成文法理论，但是这个理论无法解释自然语言的很多现象。
50年代后期，美国普林斯顿大学的SinClair教授提出了使用实际语言数据进行语言研究的观点，并开始编制语料库，由此开启了语料库语言学的先河。
之后，随着计算机技术的发展，语料库语言学得以快速发展，成为现代语言学研究和应用的重要领域。
二、语料库语言学的重要性（一）提供真实语言数据语料库收集大量的自然语言文本，包括书面语和口语，具有代表性和真实性。
这些数据包含了语言使用中的各种现象和规律，是研究语言的最基本素材。
（二）揭示语言规律和现象语料库语言学可以对语言数据进行分析、计算和比较，从而揭示语言的内在规律和现象。
基于语料库的机器翻译
基于语料库的机器翻译基于语料库的机器翻译是通过大量的语言数据作为训练材料，利用语言规则和统计模型等技术，将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。
其原理主要包括两个方面：统计模型和语言规则。
统计模型是基于大规模语料库的统计分析结果，通过分析源语言和目标语言之间的对应关系，建立起一个统计转换模型，然后利用这个模型完成源语言到目标语言的翻译。
统计模型的主要优点在于不需要过多的语言知识，只需要大量的双语对照语料库，就可以通过统计学习的方法来获得翻译知识。
统计模型的缺点在于对语境的理解能力较弱，容易出现歧义和误译的问题。
语言规则是基于语言学理论和语言知识，建立起一系列语法规则、语义规则和词汇规则等，然后利用这些规则来完成源语言到目标语言的翻译。
语言规则的主要优点在于可以更好地理解语言的结构和含义，从而减少歧义和误译的问题。
语言规则翻译系统需要大量的语言知识和规则，因此建立和维护成本较高。
基于语料库的机器翻译系统通常是将统计模型和语言规则相结合的方式，通过统计模型获取翻译知识，然后利用语言规则进行后期修正，从而实现更准确、更流畅的翻译效果。
这种方法既能充分利用大规模语料库的优势，又能更好地发挥语言规则的作用，因此在实际应用中具有较高的翻译质量和性能。
二、基于语料库的机器翻译的技术特点1.数据驱动：基于语料库的机器翻译是以大规模的双语对照语料库为基础的，通过对这些语料库进行分析和学习，获取源语言和目标语言之间的对应关系，从而实现机器翻译的目的。
这种数据驱动的方式使得机器翻译系统可以不断地吸收新的语言知识和翻译经验，从而不断提升翻译质量和性能。
2.自动化：基于语料库的机器翻译是通过计算机自动实现的，不需要人工干预和参与，因此具有较高的效率和可扩展性。
这种自动化的特点使得机器翻译系统可以应对大规模、复杂的翻译任务，从而更好地满足不同用户的需求。
4.精度和流畅度：基于语料库的机器翻译系统由于充分利用了大规模的语料库和统计模型，能够实现较高的翻译精度和流畅度，从而满足用户对翻译质量的要求。
机器翻译技术的实现原理
机器翻译技术的实现原理引言：随着全球化趋势的不断加剧和跨文化交流的日益频繁，机器翻译技术在翻译领域的作用越来越突出。
机器翻译技术是将人类语言自动转换为另一种语言的系统，而不需要人类的干预，大大提高了翻译的速度、准确性和效率。
那么，机器翻译技术是如何实现的呢？下面将从算法、语料库、语言学特点等方面进行阐述。
一、算法原理：机器翻译技术的核心是如何理解一种语言，并将其翻译为另一种语言。
这需要机器具备合适的算法来处理自然语言。
机器翻译技术主要有两种算法，分别是基于规则的方法和统计机器翻译方法。
基于规则的方法使用语言学家编制的词典、语法和句子结构等规则，将源语言中的每个单词一一对应到目标语言中的单词。
但是，这种方法受限于语言学家对两种语言的具体规则掌握程度，而且这些规则的数量实在太大，因此这种方法越来越不被重视。
统计机器翻译方法的基本思想是建立在基于大规模数据的语言模型和算法上的。
这种方法通过大量的语料库的统计分析，根据源语言和目标语言之间的相似性和差异性，自动匹配词汇和语法规则，从而将源语言的句子翻译成目标语言的句子。
该方法的优势在于不需要人类干预，能够自适应翻译技术的不断更新和优化。
但是缺点在于需要构建大规模的语料库，而且对于语言的处理能力有一定的要求。
二、语料库原理：语料库是机器翻译技术实现的基础。
它是大量真实语料的集合，包括小说、报纸、讲话、声音、图像等各种形式。
语料库的规模越大，覆盖的领域越广，机器翻译的效果越好。
从实际应用的角度，语料库分为双语、单语和并行语料库。
双语语料库是指源语言和目标语言的句子成对存在，是机器翻译系统的主要数据来源。
双语语料库是实现机器翻译技术不可或缺的资源之一。
单语语料库是指只包含源语言或目标语言的语料库，以帮助揭示翻译问题、计算翻译策略和提高词法对齐质量等。
并行语料库是指同时包括源语言和目标语言的内容，并且在语言层面上相互对应，是机器翻译技术最理想的数据来源。
但是，相应的质量也比较高，采集成本也比较高，所以应用极为受限。
机器翻译
发 展 道 路
机器翻译的研究历史可以追溯到 20 世纪三四十年代。 20世纪30年代初，法国科学家G.B.阿尔楚尼提出了用机 器来进行翻译的想法。1933年，苏联发明家П.П.特罗 扬斯基设计了把一种语言翻译成另一种语言的机器，并 在同年9月5日登记了他的发明；但是，由于30年代技术 水平还很低，他的翻译机没有制成。1946 年，第一台 现代电子计算机 ENIAC 诞生，随后不久，信息论的先 驱、美国科学家 W. Weaver 和英国工程师A. D. Booth 在讨论电子计算机的应用范围时，于1947年提出了利用 计算机进行语言自动翻译的想法。1949年，W. Weaver 发表《翻译备忘录》 ，正式提出机器翻译的思 想。走过六十年的风风雨雨，机器翻译经历了一条曲折 而漫长的发展道路，学术界一般将其划分为如下四个阶 段：开创期（1947-1964），受挫期（1964-1975）， 恢复期（1975-1989），新时期（1990至今）
基于实例的机器翻译
即不经过深层分析，仅仅通过已有的经验知识， 通过类比原理进行翻译。其翻译过程是首先将 源语言正确分解为句子，再分解为短语碎片， 接着通过类比的方法把这些短语碎片译成目标 语言短语，最后把这些短语合并成长句。对于 实例方法的系统而言，其主要知识源就是双语 对照的实例库，不需要什么字典、语法规则库 之类的东西，核心的问题就是通过最大限度的 统计，得出双语对照实例库。
机器翻译
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。
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0. Warm-up Questions
In what ways can computer facilitate our language learning?
To what extent do you rely on computer in your English learning?
How to improve the output quality of machine translation?
English Linguistics: An Introduction
Chapter 10 Language and Computer
Chapter 10 Language and Computer
0. Warm-up Questions 1. Computational Linguistics 2. CALL 3. Machine Translation 4. Corpus Linguistics
2. CALL
2.1 CAI, CAL, CALL (p226)
➢ CAI: Computer-assisted Instruction ➢ CAL: Computer-assisted Learning ➢ CALL: Computer-assisted Language Learning
2.2 Phases of CALL
What is the impact of the Internet on machine translation?
1. Computational Linguistics
1.1 Definition (p226)
➢ A branch of applied linguistics, dealing with computer processing of human language.
➢ Davies & Higgins (1985): Gapmaster, Mazes, etc. ➢ Jones & Fortescue (1987): Matchmaster, Wordstore, etc. ➢ Higgins (1993): Customizing, Computer networks, etc
2.4 Advantages and Problems
➢ Advantages ✓ Motivation, adaptive, authenticity, critical thinking ➢ Problems (Limitations of the technology) ✓ ability (human-like interaction), availability (cost), etc.
3.4 Advantages and Problems
➢ Advantages: cost-effective, time-saving ➢ Problems: output quality hard to ensstics
4.1 Definition (p238)
1.2 Related subjects
➢ Programmed instruction 编序教学法、程式化教学 ➢ Speech synthesis 言语合成 ➢ Automatic recognition of human speech ➢ Automatic translation of natural languages ➢ Communication between people and computers ➢ Text processing, etc
4.2 Features of the corpus
➢ Representativeness ➢ Finite size ➢ Machine-readable form ➢ A standard reference
➢ Corpus: a collection of linguistic data, either compiled as written texts or as transcription of recorded speech.
➢ Corpus linguistics deals with the principles and practice of using corpora in language study.
3. Machine Translation
3.1 Introduction
➢ Definition: the use of machine (usually computers) to translate text (or speech) from one natural L to another.
➢ Behavioristic CALL: computer as tutor ➢ Communicative CALL: computer as stimulus ➢ Integrative CALL: multimedia and the Internet
2. CALL
2.3 Types of CALL programs
➢ Types: Unassisted MT and Assisted MT; T2T MT, S2S MT, S2T MT, T2S MT
3.2 History of development
➢ 1950s: independent work by MT researchers ➢ 1960s: hope for good quality ➢ Since 1970s: computer-based tools
3. Machine Translation
3.3 Research methods
➢ Rule-based: Transfer- & dictionary-based, interlingual ➢ Knowledge-based: semantic, pragmatic, real-world ➢ Corpus-based: statistical, example-based