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文檔簡(jiǎn)介
1、人名音譯指利用源語(yǔ)言及目標(biāo)語(yǔ)言發(fā)音規(guī)則的異同將源語(yǔ)言形式人名翻譯成目標(biāo)語(yǔ)言形式,在機(jī)器翻譯、雙語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)對(duì)齊等多語(yǔ)言處理任務(wù)中有重要作用。本文重點(diǎn)研究如何構(gòu)建英文來(lái)源的英漢人名音譯模型及人名來(lái)源識(shí)別模型。
針對(duì)英漢人名音譯的特點(diǎn)及現(xiàn)有研究存在的問(wèn)題,提出一種基于音節(jié)劃分和短語(yǔ)表優(yōu)化的人名音譯方法。本文將人名音譯轉(zhuǎn)換為以音節(jié)為基本單位的翻譯問(wèn)題,將連續(xù)的音節(jié)組合看作短語(yǔ),引入一種基于短語(yǔ)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯方法,實(shí)現(xiàn)英漢人名的音譯。首先
2、,針對(duì)現(xiàn)有音節(jié)劃分方法存在的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的劃分方法;其次,訓(xùn)練語(yǔ)料偏小導(dǎo)致短語(yǔ)表中存在雜質(zhì)信息,提出去除低頻詞法、基于C-value的除雜法及基于粘結(jié)度的除雜法等三種方法優(yōu)化短語(yǔ)表,實(shí)驗(yàn)表明,基于C-value的方法可有效去除短語(yǔ)表的雜質(zhì)信息;之后,融入漢語(yǔ)人名中首尾字的位置特征,對(duì)生成的音譯候選重新調(diào)整先后順序,改善了音譯候選漢字選取的不合理性;最后,提出在解碼階段引入兩階段音節(jié)劃分方法,緩解了由于音節(jié)劃分粒度過(guò)大導(dǎo)致在短語(yǔ)表中
3、找不到翻譯所引起的音譯錯(cuò)誤。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過(guò)上述四方面的改進(jìn),其音譯準(zhǔn)確率由63.08%提高到67.62%。
不同來(lái)源的人名具有不同的發(fā)音規(guī)則體系,因此,在對(duì)人名進(jìn)行來(lái)源識(shí)別后再進(jìn)行音譯,其效果會(huì)更加準(zhǔn)確。本文提出基于發(fā)音規(guī)則與統(tǒng)計(jì)融合的兩階段方法解決人名來(lái)源識(shí)別問(wèn)題。首先,利用漢語(yǔ)拼音規(guī)則、日語(yǔ)片假名發(fā)音規(guī)則將人名粗略分為四大類(lèi);然后,使用基于統(tǒng)計(jì)的方法——樸素貝葉斯分類(lèi)方法實(shí)現(xiàn)最終的語(yǔ)言來(lái)源識(shí)別。選取基于字符的N-gra
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