2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、機(jī)器翻譯的研究近年來取得了重大進(jìn)展,尤其是統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯。它解決了從大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)中獲取大量細(xì)粒度翻譯知識(shí)的問題,并為多種復(fù)雜因素下的譯文優(yōu)選提供了合理的解決辦法。目前基于短語(yǔ)的方法是統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯主流的方法,并取得了較好的翻譯結(jié)果。但由于此類模型沒有利用更深層次的句法語(yǔ)義等結(jié)構(gòu)信息,很難解決翻譯過程中的長(zhǎng)距離詞序調(diào)整問題;而且生成的譯文也經(jīng)常不符合目標(biāo)語(yǔ)言的語(yǔ)法;特別是對(duì)于漢語(yǔ)和英語(yǔ)這兩種結(jié)構(gòu)差別比較大的語(yǔ)言而言,問題尤其嚴(yán)重。為解決這類問

2、題,將短語(yǔ)內(nèi)詞對(duì)齊知識(shí)和句法知識(shí)有效結(jié)合起來,本文對(duì)經(jīng)典的基于詞、基于短語(yǔ)的翻譯模型進(jìn)行了研究,在理論上和實(shí)驗(yàn)中比較了每個(gè)模型的優(yōu)缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上,本文提出了元結(jié)構(gòu)、元結(jié)構(gòu)組等概念,及結(jié)構(gòu)模型的理論和算法;進(jìn)而建立了基于結(jié)構(gòu)對(duì)齊的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯模型。為建立泛化能力更好翻譯模型,本文在理論上分析了圖同構(gòu)問題,提出子圖對(duì)映射的方法和理論;并在多文本文法框架下,給出了基于子圖映射的翻譯模型。具體地講,本文從以下幾個(gè)方面開展了研究:
  (

3、1)句法結(jié)構(gòu)與短語(yǔ)模型相融合的研究:提出元結(jié)構(gòu)、元結(jié)構(gòu)組等概念。以元結(jié)構(gòu)組為單位對(duì)雙語(yǔ)句法樹進(jìn)行分解,在此基礎(chǔ)上定義結(jié)構(gòu)映射。通過句法結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的方法,改進(jìn)基于短語(yǔ)翻譯模型的調(diào)序模型以及翻譯結(jié)果。模型中把翻譯任務(wù)定義為包括樹分解、轉(zhuǎn)換、詞匯化等步驟的隨機(jī)過程。從句法角度研究翻譯候選項(xiàng)是否正確,翻譯假設(shè)的生成、排序等問題。
  (2)結(jié)構(gòu)模型研究:這部分研究是基于結(jié)構(gòu)對(duì)齊研究的繼續(xù);它從句法角度研究譯文句法結(jié)構(gòu)的合理性。介紹了關(guān)于馬爾

4、可夫、隱馬爾可夫等統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和算法。文中引入判別訓(xùn)練理論及其算法,給出了此算法收斂性質(zhì)的判定方法。研究了在此模型下特征函數(shù)的選取依據(jù);并給出了結(jié)構(gòu)模型的建模理論框架和訓(xùn)練算法。
  (3)面向統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯的中間語(yǔ)模型研究:中間語(yǔ)獨(dú)立于所有自然語(yǔ)言,可以減小源語(yǔ)言與目標(biāo)語(yǔ)之間詞對(duì)齊的跨度、以及句法結(jié)構(gòu)的異構(gòu)性對(duì)于翻譯結(jié)果的影響;文中給出了基于雙語(yǔ)短語(yǔ)塊劃分算法;在最大熵理論框架下,論述了基于IBM和ITG限制的中間語(yǔ)生成模型方法;

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