漢英人名自動(dòng)翻譯方法的研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和全球化的不斷深入，中文網(wǎng)絡(luò)文本中蘊(yùn)含有大量的中國人名和來自不同民族或國度的外國譯名。如何根據(jù)人名的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)識(shí)別中文文本中的人名的來源，并根據(jù)其來源將其翻譯成英文已經(jīng)成為機(jī)器翻譯和跨語言信息檢索等研究領(lǐng)域的一個(gè)焦點(diǎn)。
　　 根據(jù)漢語文本中不同來源人名的構(gòu)成方式和用字規(guī)律，本文研究外國音譯人名來源，包括歐美、日本、韓國等識(shí)別方法，進(jìn)而探索漢英人名自動(dòng)翻譯方法。本文研究不僅可以完善漢語人名識(shí)別和漢英人名翻譯方法和

2、理論，而且在機(jī)器翻譯，問答系統(tǒng)和跨語言信息檢索等領(lǐng)域具有十分廣闊的應(yīng)用前景。具體地，本文從以下三個(gè)個(gè)方面展開研究：
　　 首先，以字作為基本處理單位，采用統(tǒng)計(jì)方法對中文文本的人名和外國譯名進(jìn)行信息統(tǒng)計(jì)，并分析了歐美、日本、韓國等不同來源的漢語人名的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和用字規(guī)律。
　　 其次，本文將漢語人名的來源識(shí)別看作是一個(gè)分類問題，在分析不同中文名字和譯名特點(diǎn)基礎(chǔ)上，分別考慮了人名長度、人名中字的位置以及n-gram等特征，并分

3、別利用最大熵模型、支持向量機(jī)模型和樸素貝葉斯模型融合這些特征進(jìn)行人名來源識(shí)別，重點(diǎn)探索了不同特征和不同分類器模型對于漢語人名來源識(shí)別的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于字的支持向量機(jī)模型對中、日、韓和歐美四個(gè)國家的漢語人名來源識(shí)別效果最好。
　　 最后，本文在漢語人名來源識(shí)別基礎(chǔ)上，采用一種基于規(guī)則的漢英音譯單元對齊算法進(jìn)行漢英音譯單元的對齊，并在基于字形的漢英機(jī)器音譯框架下，采用隱馬爾可科夫模型將不同來源的漢語人名音譯成英語。初步的實(shí)驗(yàn)證