層次短語模型的日語時態(tài)翻譯研究.pdf

1、統(tǒng)計機器翻譯是自然語言處理領(lǐng)域具有挑戰(zhàn)性的前沿課題之一，具有廣泛應(yīng)用價值和重要的商業(yè)應(yīng)用前景。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和普及，信息量快速增加，各領(lǐng)域?qū)C器翻譯的需求量也越來越多。近幾年，統(tǒng)計機器翻譯技術(shù)發(fā)展迅速，取得了一系列令人矚目的成果，但是在實際應(yīng)用中，如何在統(tǒng)計機器翻譯模型中有效利用語言學(xué)知識提升翻譯質(zhì)量仍是一個研究熱點。
　　機器翻譯是文本處理中的一項重要內(nèi)容，文本處理常涉及的時序關(guān)系對文本推理和篩選具有重要意義，而時態(tài)則扮演了

2、不可或缺的角色。目前，在統(tǒng)計機器翻譯中，關(guān)于時態(tài)的研究主要局限在時態(tài)識別方面，對時態(tài)的翻譯研究較少。時態(tài)信息是重要的語言學(xué)信息，因此本文研究的時態(tài)問題，轉(zhuǎn)換為在統(tǒng)計機器翻譯中融入時態(tài)等語言學(xué)知識的問題。
　　本文以日語為研究對象，從日漢和日英兩個角度，對時態(tài)翻譯進行研究。日語屬于黏著語系，其時態(tài)由謂詞詞尾變形決定，且謂語詞尾的變化多種多樣，不同時態(tài)表達存在相似詞尾，導(dǎo)致統(tǒng)計機器翻譯的時態(tài)翻譯精度低下。針對上述問題，本文提出了一種融

3、合時態(tài)特征的統(tǒng)計機器翻譯方法，主要研究成果如下:
　　(1)提出了一種基于日語依存結(jié)構(gòu)的時態(tài)分類方法。該方法通過解析日語依存句法分析結(jié)果，并結(jié)合目標語言時態(tài)特點，提取時態(tài)相關(guān)信息，構(gòu)建最大熵時態(tài)分類模型。該模型可有效識別時態(tài)，其分類準確率表明了該分類方法的有效性。
　　(2)提出了一種面向?qū)哟味陶Z翻譯模型的時態(tài)特征抽取算法。該算法可以實現(xiàn)在抽取翻譯規(guī)則的同時，抽取滿足一定條件的規(guī)則的時態(tài)特征。這些時態(tài)特征可以指導(dǎo)翻譯過程的規(guī)

4、則選擇，使翻譯結(jié)果更加符合語言學(xué)知識，保證了相關(guān)詞匯選擇和語言的結(jié)構(gòu)調(diào)序。
　　(3)提出了一種在統(tǒng)計機器翻譯中融合時態(tài)特征的方法。該方法實現(xiàn)了對不同時態(tài)的規(guī)則的選擇過濾，而沒有增加解碼器的復(fù)雜度。并且對語種沒有依賴性，僅需根據(jù)語言語法的不同，選擇融合單語時態(tài)特征或雙語時態(tài)特征。翻譯實驗結(jié)果表明該方法提升了翻譯質(zhì)量，可有效改善時態(tài)翻譯問題。
　　本文將時態(tài)特征融入統(tǒng)計機器翻譯模型。日漢及日英翻譯的實驗結(jié)果表明，本文提出的方法