基于语料库的汉蒙机器翻译关键技术研究的开题报
告
一、研究背景及意义
随着中国与蒙古国在政治、经济、文化等多个领域交流的加强，汉
蒙机器翻译的应用越来越广泛，越来越受到人们的关注。然而，汉蒙语
言的语法和词汇用法存在着显著的差异，且汉蒙语语料库的质量和数量
均不足，这些都制约了汉蒙机器翻译技术的发展。因此，本研究拟就基
于语料库的汉蒙机器翻译关键技术进行深入研究，为促进汉蒙语言交流
发挥积极作用。
二、研究内容及方案
1.语料库的建设和质量评估：收集整理汉蒙双语语料，建立汉蒙平
行语料库，并进行质量评估。
2.句法结构的处理：通过实现自然语言处理技术，结合汉蒙语言的
句法结构、语法规则等，实现汉蒙句子的词性标注、实体识别、句法分
析等操作。
3.翻译模型的构建：基于统计机器翻译或神经网络机器翻译等技术，结合汉蒙语言特点，构建汉蒙机器翻译模型。
4.系统实现和评估：设计汉蒙机器翻译系统，并通过BLEU指标等方法对系统效果进行评估。
三、研究意义
1.为促进汉蒙语言交流提供支持，推动中国与蒙古国之间交流的深
入发展。
2.为国内外相关领域研究者提供参考，促进汉蒙双语技术的发展。
3.拓展机器翻译技术的应用领域，增加市场需求，促进相关产业的发展。
四、研究难点及可行性分析
1.语料库的质量和数量不足是汉蒙机器翻译的首要难点，但通过收集多源语料和运用自然语言处理技术等方法可以克服。
2.汉蒙语言的语法和词汇用法存在巨大的差异，翻译模型的构建和优化也是难点，但通过针对汉蒙语言特点加以改进，可提高翻译模型的效果。
3.当前汉蒙机器翻译技术的研究水平普遍较低，但本研究通过与国内外优秀学者交流，并结合前人研究成果，提高汉蒙机器翻译的研究水平。
五、研究计划
第一年：
1-6月：收集整理汉蒙双语语料，建立汉蒙平行语料库，进行质量评估。
7-12月：实现句法结构处理技术，对汉蒙句子进行词性标注、实体识别、句法分析等操作。
第二年：
1-6月：构建基于统计机器翻译或神经网络机器翻译等技术的汉蒙机器翻译模型，并通过一系列实验对模型进行优化。
7-12月：设计汉蒙机器翻译系统，并对系统效果进行评估。
第三年：
1-6月：进行系统实现和进一步优化，并通过开发相关应用领域，拓展机器翻译技术的应用范围。
7-12月：完成论文撰写和答辩，并将相关技术成果发布在相关学术刊物和会议上。
机器翻译的研究方法和技术 随着科学技术的不断进步，机器翻译技术也在不断地发展。在 信息爆炸的时代，人们需要更加便捷、准确、快速地进行跨语言 沟通，机器翻译作为一种自然语言处理技术，可以帮助人们更好 地处理不同语言之间的转换。但是，机器翻译的研究和实践并不 简单，需要不断地探索和创新，采用一系列的研究方法和技术。 本文将会介绍机器翻译的研究方法和技术，带领读者深入了解机 器翻译。 1. 语料库建设 语料库是机器翻译技术的基础，是进行机器翻译研究、开发和 评估的必备工具。语料库建设是机器翻译研究中最早的、也是最 基本的环节。语料库的质量和数量对机器翻译的结果有很大的影响。较好的语料库不仅能够提高机器翻译的翻译质量，而且能够 获得更高的数据分析效率和更优的机器翻译模型。 语料库可分为人工语料库、机器语料库和组合语料库。 人工语料库是由人工制作的、经过专家翻译且经过校对的翻译 语料库，包括单句和长篇句子甚至文章，它的形式都比较固定， 传统上经常是句对句，句子的数量和长度以及语料库的覆盖范围，都具有明显的主观性。人工制作的语料库，其质量较高，但花费 较大，且不能满足多样化的翻译需求。
机器语料库是通过网络爬虫、机器翻译等手段获取的大型并不需要人工干涉的语料库。其涉及面广，但是由于来源不可靠因此质量常常比较低。 组合语料库的优点是它是基于人工语料库和机器语料库之上进行的构建，可以为机器翻译引入更多的细节，致力于更好的数据分析和最终翻译结果。 2. 机器翻译算法 机器翻译算法的选择和使用对机器翻译的翻译效果起着至关重要的作用。 目前主流的机器翻译算法有统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)两种。 SMT是先将输入语言转换为中间法 (interlingua)，再将其转换为输出语言，主要的工作步骤包括对齐、分类、词汇替代和排序等。SMT具有成熟且稳定的理论体系，但是其翻译质量受数据条件束缚，只能按照训练数据中存在的句型进行翻译，容易出现硬性的死板翻译，同时也不好处理长篇句子和上下文信息。 NMT是基于深度神经网络的机器翻译技术，使用神经网络来处理语言模型、翻译模型等问题，neural machine translation模型使用端到端的方法，充分利用了自然语言处理的特点，自动学习语言特性，构建更加精细的语言学习模型。NMT系统引入了句子
基于语料库的汉蒙机器翻译关键技术研究的开题报 告 一、研究背景及意义 随着中国与蒙古国在政治、经济、文化等多个领域交流的加强，汉 蒙机器翻译的应用越来越广泛，越来越受到人们的关注。然而，汉蒙语 言的语法和词汇用法存在着显著的差异，且汉蒙语语料库的质量和数量 均不足，这些都制约了汉蒙机器翻译技术的发展。因此，本研究拟就基 于语料库的汉蒙机器翻译关键技术进行深入研究，为促进汉蒙语言交流 发挥积极作用。 二、研究内容及方案 1.语料库的建设和质量评估：收集整理汉蒙双语语料，建立汉蒙平 行语料库，并进行质量评估。 2.句法结构的处理：通过实现自然语言处理技术，结合汉蒙语言的 句法结构、语法规则等，实现汉蒙句子的词性标注、实体识别、句法分 析等操作。 3.翻译模型的构建：基于统计机器翻译或神经网络机器翻译等技术，结合汉蒙语言特点，构建汉蒙机器翻译模型。 4.系统实现和评估：设计汉蒙机器翻译系统，并通过BLEU指标等方法对系统效果进行评估。 三、研究意义 1.为促进汉蒙语言交流提供支持，推动中国与蒙古国之间交流的深 入发展。 2.为国内外相关领域研究者提供参考，促进汉蒙双语技术的发展。
3.拓展机器翻译技术的应用领域，增加市场需求，促进相关产业的发展。 四、研究难点及可行性分析 1.语料库的质量和数量不足是汉蒙机器翻译的首要难点，但通过收集多源语料和运用自然语言处理技术等方法可以克服。 2.汉蒙语言的语法和词汇用法存在巨大的差异，翻译模型的构建和优化也是难点，但通过针对汉蒙语言特点加以改进，可提高翻译模型的效果。 3.当前汉蒙机器翻译技术的研究水平普遍较低，但本研究通过与国内外优秀学者交流，并结合前人研究成果，提高汉蒙机器翻译的研究水平。 五、研究计划 第一年： 1-6月：收集整理汉蒙双语语料，建立汉蒙平行语料库，进行质量评估。 7-12月：实现句法结构处理技术，对汉蒙句子进行词性标注、实体识别、句法分析等操作。 第二年： 1-6月：构建基于统计机器翻译或神经网络机器翻译等技术的汉蒙机器翻译模型，并通过一系列实验对模型进行优化。 7-12月：设计汉蒙机器翻译系统，并对系统效果进行评估。 第三年： 1-6月：进行系统实现和进一步优化，并通过开发相关应用领域，拓展机器翻译技术的应用范围。
基于语料库的英汉翻译对当代汉语影响的研究 一、研究背景和意义 翻译是跨越语言和文化的交流方式，对中外文化交流产生重要的影响。翻译有 助于促进不同国家、民族和文化之间的交流与合作，缩小了文化的差距。许多国家为了实现与世界的对话与交流，大力发展和推进翻译事业。在中国，随着中国的改革开放，中国的对外交流日趋广泛，翻译事业也日益重要。而语料库的出现和应用，无疑对当代翻译事业产生了重要的影响。因此，基于语料库的英汉翻译对当代汉语影响的研究成为一个值得深入探讨的话题。 二、语料库与翻译 语料库指的是收集和整理的大量语言实例，用于语言学研究或自然语言处理。 语料库主要分为两类：自然语言语料库和受控语言语料库。翻译家可以使用语料库来做词义、语法、篇章等方面的研究。在翻译过程中，翻译家可以将待翻译的文本与语料库里相似的文本进行对比，从而找到适当的翻译。在翻译时，翻译家可以通过语料库来了解文本的背景信息、语言搭配等，从而更好地理解文本内容。 语料库在翻译中的应用，不仅能够更加准确地理解原文，而且可以为译文的撰 写提供更多选择，从而实现更好的翻译质量。在语料库的帮助下，翻译家可以更加客观地理解原文，以及找到与原文最为匹配的对应译文。语料库在翻译中的应用，不仅提高了翻译的准确性和质量，而且也为翻译后的文本的应用提供了更好的条件。 三、语料库和汉语翻译对当代汉语的影响 语料库的应用和发展，对汉语翻译有着深远的影响。通过语料库的帮助，翻译 家可以更好地把握当代汉语的语言规律和用法。因此，基于语料库的英汉翻译对当代汉语的研究，对于当代汉语的教学、应用和推广都有着十分重要的意义。 随着语料库的应用，翻译家们的翻译技巧不断提高，对当代汉语的理解也更加 深入。语料库对于语言的研究和应用提供了很好的方向，可以为当代汉语的教学和推广提供有力支撑。 四、结论 基于语料库的英汉翻译对当代汉语的影响是深远的。语料库的应用，为翻译员 的工作提供了有力的支持，可以更好地把握原文的意思以及译文的表达方式。语料库对于当代汉语的学习和教学也有着深刻的影响，可以为学习者提供更加准确和全面的语言知识，促进汉语的发展和推广。因此，在今后的教学和翻译实践中，应该充分利用语料库的功能，以达到更好的翻译和教学效果。
汉英平行语料库翻译知识提取系统研究－自动提取术语、术语搭配及 基本信息 批准号60372106 项目名称汉英平行语料库翻译知识提取系统研究－自动提取术语、术语搭配及 项目类别面上项目 申请代码F010406 项目负责人袁琦 负责人职称研究员 依托单位中国电子信息产业发展研究院 研究期限2004-01-01 到 2006-12-31 资助经费26（万元） 项目摘要 中文摘要 本项目综合并发展现有的双语库句子和词汇对齐算法，研究高效率的汉英句子和词汇/词组块对齐系统，从中提取术语、术语搭配及词组块对译词表达；研究自动提取词汇和词组块(MWU)对译概率值，研究自动提取及应用词组块翻译模板提高机器翻译质量；开展相关的研究，包括利用该单位年产出率近千万字的当代汉英并行语料库自动提取术语搭配表达的术语搭配词库研究，以及建立大规模的汉英双语词典和汉英互译知识库的研究等。 中文主题词多词表达；词对齐；平行语料库； 英文摘要 英文主题词Multiword Expression; Word Ali 结题摘要 无论汉英机器翻译系统采用基于规则、基于实例、基于统计的方法，对汉英双语语料库进行句对齐、词对齐、多词表达对齐已经成为解决机器翻译系统知识获取瓶颈的重要手段，特别是基于双语平行语料库提取词组块及其翻译等价对，对机器自动翻译、新词典编撰、跨语言检索等学科研究有非常重要的意义。本项目借鉴现有的双语库句子和词汇对齐算法，进行汉英句子自动对齐的算法的研究、对汉英句子进行分词及词性标注研究、从汉英双语句对中
提取术语搭配的算法和模型研究、从汉英双语句对中提取术语搭配对译表达和翻译模板的算法和模型研究，并通过汉英双语语料库进行术语搭配对译表达和翻译模板抽取实验。促进从汉英平行语料库中提取翻译知识的研究的进展。 成果 1 Automatic Extraction of Chines会议 2 Research in the Theory and Imp会议Sun Guangfan, Yuan Qi 3 The Humanization of Chinese-En会议Anthony Wong, Sun Guangfan, Sun Guangfan, Song Jinping, 4 Extraction of Chinese Multiwor会议 Yu 5 Research in the Theory and Imp会议Sun Guangfan, Yuan Qi 6 Automatic Extraction of Chines会议 7 The Humanization of Chinese-En会议Anthony Wong, Sun Guangfan, Sun Guangfan, Song Jinping, 8 Extraction of Chinese Multiwor会议 Yu Sun Guangfan, Song Jinping, 9 Extraction of Chinese Multiwor会议 Yu 10 Automatic Extraction of Chines会议 Sun Guangfan, Song Jinping, 11 Extraction of Chinese Multiwor会议 Yu 12 Research in the Theory and Imp会议Sun Guangfan, Yuan Qi 13 The Humanization of Chinese-En会议Anthony Wong, Sun Guangfan, 14 Automatic Extraction of Chines会议 15 The Humanization of Chinese-En会议Anthony Wong, Sun Guangfan,
竭诚为您提供优质文档/双击可除翻译实践报告开题报告 篇一：翻译报告开题报告 四川外语学院20XX级翻译硕士专业研究生 毕业暨学位论文计划（翻译报告类） 四川外国语大学翻译学院制表 说明：1.报告用中文撰写；2.学生须按时提交开题报告并参加公开开题。 填表日期： 篇二：翻译硕士开题报告doc 开题报告 论文题目：《国家中长期教育改革和发展规划纲要》(节选)翻译报告 ATranslationprojectReportforoutlineofthenationalmed ium-and
Long-TermprogramforeducationReformandDevelopment(ex cerpts) 1.论文简介： 本次翻译项目有两部分组成：首先是将《国家中长期教育改革和发展规划纲要》的前20章内容进行汉译英的翻译 实践。其次，根据此次翻译实践撰写一篇相关的翻译报告。长期以来，中国的翻译理论大多是针对文学翻译，由于文学翻译和时政文本翻译存在较大差异，因此适用于文学翻译的理论往往无法直接应用于时政文本的翻译。随着改革开放的日益深入，中国的综合国力和国际地位明显上升，国际社会对中国的关注与日俱增，时政文本作为对外宣传的重要材料，其翻译的重要性也日益凸显。为探讨适合时政文本翻译的方法，本文以《国家中长期教育改革和发展规划纲要》为翻译文本，借助英国翻译学家纽马克的文本功能分类理论和美国翻译学家尤金·奈达的功能对等这理论对时政文本的翻译特点和技巧进行初步研究和探索，并视图通过这些理论来解决政论文翻译中遇到的问题，目的是探究针对政府文件的若干有效翻译策略和方法，提高笔者的翻译实践能力。翻译报告一共分为四个部分：第一章，翻译项目介绍，包括文本选择，项目目的，项目意义以及报告结构。第二章，研究背景，包括理论介绍，文本内容，文本特点分析以及翻译时政文本应
语料库在翻译实践和研究中的应用方式和作用随着全球化的发展和国际交流的加强，翻译在跨文化交流中扮演着越来越重要的角色。语料库作为翻译实践中的重要资源，可以为翻译提供丰富的语言数据和信息。本文将探讨语料库在翻译实践和研究中的应用方式和作用。下面是本店铺为大家精心编写的3篇《语料库在翻译实践和研究中的应用方式和作用》，供大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。 《语料库在翻译实践和研究中的应用方式和作用》篇1 一、引言 翻译是一个复杂的过程，需要对源语言和目标语言的语言、文化和语境有深入的了解。语料库作为一种收集、存储、管理和分析语言数据的工具，可以为翻译提供丰富的语言数据和信息，有助于提高翻译质量、促进翻译研究。 二、语料库在翻译实践中的应用方式 1. 术语库建设：术语是翻译中的重要组成部分，对于一些专业领域的翻译，术语的准确性至关重要。语料库可以通过收集和整理大量的专业语料，建立术语库，为翻译人员提供准确的术语翻译。 2. 机器翻译：机器翻译是利用计算机技术和自然语言处理方法进行自动化翻译的过程。语料库可以为机器翻译系统提供训练数据，以提高其翻译质量和准确性。 3. 翻译记忆库：翻译记忆库是一种收集、存储和管理翻译单元
的数据库，可以帮助翻译人员快速找到已经翻译过的相似句子，提高翻译效率和准确性。 4. 语言资源库：语料库可以收集和整理各种语言资源，如词典、语法规则、语音数据等，为翻译人员提供全面的语言知识支持。 三、语料库在翻译研究中的作用 1. 语言学研究：语料库可以为语言学研究提供大量的语言数据，帮助学者们深入研究语言的结构、语法规则、语义变化等。 2. 翻译学研究：语料库可以为翻译学研究提供实际的语言数据，帮助学者们研究翻译过程中的各种问题，如翻译策略、翻译质量评估等。 3. 文学研究：语料库可以为文学研究提供大量的文学作品和翻译作品，帮助学者们深入研究文学翻译中的文化、历史和风格等问题。 综上所述，语料库在翻译实践和研究中具有重要的应用方式和作用。 《语料库在翻译实践和研究中的应用方式和作用》篇2 语料库在翻译实践和研究中的应用方式和作用有很多。在翻译实践方面，语料库可以用于翻译质量评估、翻译记忆库和机器翻译等方面。在翻译研究方面，语料库可以用于翻译语言特征研究、翻译史研究、翻译风格研究等方面。
翻译理论开题报告 翻译理论开题报告 一、引言 翻译作为一门复杂而重要的语言活动，一直以来都备受关注。翻译理论作为研究翻译过程和翻译效果的学科，对于提高翻译质量和效率具有重要意义。本文旨在探讨翻译理论的研究现状和未来发展方向。 二、翻译理论的发展历程 翻译理论的发展可以追溯到古代，早在公元前3世纪，中国的《周易》就提出了“译”这个概念。随着社会的发展，翻译活动越来越普遍，翻译理论也逐渐形成。20世纪初，西方的翻译理论开始崭露头角，如德国学者尼达默尔的“等效理论”和俄国学者维尼契科夫的“意译理论”等。 然而，传统的翻译理论在实践中遇到了许多问题，无法完全解释翻译过程中的复杂性。因此，近年来，翻译理论的研究逐渐转向了更加综合和系统的方向。 三、现代翻译理论的研究方向 1. 功能对等理论 功能对等理论是20世纪70年代提出的一种翻译理论，强调翻译的目标是传达源语言和目标语言的相同功能。该理论认为，翻译不仅是语言的转换，更是文化和意义的传递。因此，翻译的目标是在不同语言和文化背景下实现功能的对等。 2. 文化转向理论 文化转向理论强调翻译过程中文化因素的重要性。翻译不仅仅是语言的转换，更是文化的传递。该理论认为，翻译应该注重源语言和目标语言的文化差异，
尊重文化多样性，避免文化冲突和误解。 3. 语用翻译理论 语用翻译理论强调翻译的目标是实现交际的效果。该理论认为，翻译应该注重目标语言读者的需求和期望，遵循交际的原则，准确传达信息，并产生预期的反应。 四、翻译理论的未来发展方向 随着社会的不断变化和发展，翻译理论也需要不断更新和发展。未来的翻译理论研究可以从以下几个方面展开： 1. 跨学科研究 翻译理论可以与其他学科进行跨学科研究，如语言学、文化学、认知科学等。通过与其他学科的交叉融合，可以更好地理解翻译过程和翻译效果。 2. 技术与翻译的结合 随着科技的发展，机器翻译和计算机辅助翻译等技术已经在翻译领域得到广泛应用。未来的翻译理论研究可以与技术的发展相结合，探讨如何更好地利用技术提高翻译质量和效率。 3. 跨文化交流与翻译 全球化时代，跨文化交流日益频繁。翻译在促进不同文化之间的交流和理解方面发挥着重要作用。未来的翻译理论研究可以更加关注跨文化交流的需求，探讨如何实现更好的跨文化翻译效果。 五、结论 翻译理论的研究不断发展，为翻译实践提供了理论支持和指导。未来的翻译理论研究可以从跨学科研究、技术与翻译的结合以及跨文化交流与翻译等方面展
基于语料库的机器翻译的现状与前景 机器翻译是人工智能领域的一个分支，旨在将一种语言转化为另一种语言。近年来， 基于语料库的机器翻译成为了研究热点，它通过分析数百万条双语翻译语料库来进行翻译，并通过自动学习建立翻译模型，从而达到更好的翻译效果。本文将就基于语料库的机器翻 译的现状与前景进行探讨。 基于语料库的机器翻译作为机器翻译的一种重要方式，其发展历史可以追溯到二十世 纪五六十年代初的美国科学家W·韦弗曼提出的词汇统计方法。早期的机器翻译方法主要 是基于规则，需要耗费大量人力物力编制语法规则来完成翻译。这种方法翻译效果一般， 无法做到准确翻译长难句。而基于语料库的机器翻译则不同，它直接利用大规模语料库进 行翻译，不需要借助手工制定的语法规则。由于现有的计算机硬件和算法技术的不断发展 使得机器翻译技术不断提高，基于语料库的机器翻译的翻译准确率逐渐得到了提高。 目前，基于语料库的机器翻译在实际生产中已经得到了广泛应用。例如，谷歌公司就 使用了其自家的谷歌翻译服务，来为用户提供多语言互译服务。随着人们对多语言交流需 求的不断增加，基于语料库的机器翻译将会在短期内得到更广泛的应用。 然而，尽管基于语料库的机器翻译已经取得了一定的成就，但它仍然存在很多挑战和 限制。首先，语料库的质量是基于语料库的机器翻译能否取得良好效果的关键，而目前双 语语料库的覆盖面和数量仍有限制。其次，机器翻译的精度和效率也是限制机器翻译应用 的主要因素之一。特别是在翻译长句和涉及特定领域专业术语时，翻译效果仍有欠缺。最后，机器翻译仍然缺乏人类理解和推断的能力，因此在实际应用中，机器翻译的最终结果 需要人工编辑或修正，增加了翻译的时间和成本，降低了机器翻译的效率。 为了克服基于语料库的机器翻译的限制和挑战，未来需要采取一系列的技术手段。其中，增加双语语料库的数量和质量，优化机器翻译算法和模型，增加对语音和图像的翻译 支持，以及采用深度学习和人工神经网络技术等新兴技术，将是未来基于语料库的机器翻 译研究和应用的重点发展方向。此外，发展语言自然处理技术，加强人机交互与协同机制 的开发，建立机器翻译质量自动评测体系等措施也将会促进基于语料库的机器翻译技术的 发展与应用。 总体来说，基于语料库的机器翻译正处于快速发展的阶段，其应用领域也在不断扩展。对于基于语料库的机器翻译的未来，除了面临的挑战和限制，也充满着各种机会和趋势。 只要持续关注基于语料库的机器翻译的技术和应用的发展和趋势，积极探索机器翻译的新 型技术和方法，就有望推动基于语料库的机器翻译技术迎来更广泛的应用。
研讨五语料库翻译学 1. 什么是语料库翻译学？ 2. 语料库翻译学的理论基础？ 3. 语料库翻译学的研究内容？ 4. 什么是翻译共性？ 根据研究课题的来源，语料库翻译学的研究领域分为三类。 第一类源自传统译学研究，包括基于语料库的文学翻译、翻译史、翻译教学、翻译实践、机器翻译和口译等领域的研究。 基于语料库的文学翻译研究以文学翻译作品的文本分析为基础，研究文学翻译理论与实践的相关课题。这些课题具体为: 1) 意象和人物形象的再现与变形，2) 文学风格的再现与重构，3) 文学翻译的创造性，4) 译者风格，5) 文学作品空白和未定性的翻译，6) 文化负载词的翻译，7) 误译和漏译研究。 基于语料库的翻译史研究利用历时性平行语料库对名家译作进行文本分析，揭示翻译家在翻译策略应用、翻译风格和翻译语言等方面所表现出的个性特征及其所遵循的翻译规范。目前，翻译史研究大多将翻译家的观点或言论视为客观现实，满足于翻译事实的罗列，对于翻译规范和历史语境关注不够。事实上，翻译家的所做与所言往往不一致，翻译家所言并不能反映其翻译作品的特征。此外，翻译是一种特殊的社会文化行为，受特定规范的制约。这些规范因时代或文化的差异而不同。利用语料库分析翻译文本的具体特征，归纳不同历史时期的翻译规范，可以阐明翻译家的所作所为，还原历史的真实面貌。另外，该领域的研究还通过提取语料库的篇头信息，对于具体某一历史时期的翻译活动进行客观描述。这些信息包括出版商、出版时间、作品主题、译者姓名和性别等内容。应当指出，语料库翻译学与翻译史均强调对研究对象进行客观描写，重视还原语境方法( contextualization) 的应用。这些共性为语料库在翻译史研究中的应用提供了作为空间。 以上研究均属语料库翻译学理论层面的研究，而基于语料库的翻译教学、翻译实践和机器翻译研究都是应用层面的研究。前者侧重于探讨语料库在翻译评估、翻译教材编写和翻译教学模式中的应用，后者主要关注双语词汇和句式之间的对应关系、翻译策略和方法的应用等问题。基于语料库的机器翻译研究是指利用语料库的核心技术，建设具有海量信息的知识库，以满足机助翻译或自动翻译的需求。 基于语料库的口译研究侧重于分析口译语料词汇、句法和语篇等层面的特征，研究口译语言特征、口译规范、口译策略和方法等。该领域的研究是综合性研究，既有理论层面的探讨，也有实践层面的分析。 第二类研究领域源自描写性译学研究，涵盖翻译共性、翻译规范和批评译学等领域的研究。 翻译共性是指由于翻译过程而形成的翻译文本所具有的区别于原创文本的特征，与源语和目的语之间差异无关，具体表现为显化、隐化、简化和范化等。翻译规范是“译者在具体时间或社会文化环境中所做出的规律性或习惯性选择”。“翻译规范是关于翻译作品和翻译过程正确性的规范，体现了具体某一社会或历史时期关于翻译的价值观和行为原则”。翻译规
基于语料库的机器翻译 机器翻译是指利用计算机和相关技术将一种自然语言的文本转换成另一种自然语言的 文本的过程。基于语料库的机器翻译是指利用大型的语料库和相关的机器学习技术来进行 翻译。随着机器学习和人工智能技术的发展，基于语料库的机器翻译在自然语言处理领域 扮演着越来越重要的角色。 在基于语料库的机器翻译中，首先需要构建一个大规模的双语语料库，该语料库包含 了大量的双语对照的句子或段落。这些双语对照的数据可以来自于已有的翻译文本，也可 以通过人工翻译或自动对齐的方式得到。构建好的语料库需要经过预处理和对齐等步骤， 以便后续的机器学习算法能够有效地利用这些数据。 一旦构建好了双语语料库，接下来就可以利用机器学习算法来训练翻译模型。常用的 机器学习算法包括神经网络、统计模型和深度学习模型等。这些模型可以通过学习双语对 照的语料库来自动学习翻译规则和模式，从而实现从一种语言到另一种语言的自动翻译。 在训练好翻译模型之后，就可以利用该模型来进行实际的翻译。输入待翻译的文本， 翻译模型会自动将其转换成目标语言的文本。基于语料库的机器翻译通常能够实现较高的 翻译准确性和流畅度，尤其是在常见的语言对之间，如英语和法语、中文和日语等。对于 一些语言之间的翻译，由于语言之间的差异性和复杂性，机器翻译仍然存在一定的挑战。 未来，随着机器学习和人工智能技术的不断进步，基于语料库的机器翻译有望在翻译 质量和效率上取得更大的突破。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的机器翻译也将 得到更广泛的应用。基于语料库的机器翻译将继续成为自然语言处理领域的重要研究方向，为全球语言交流和沟通做出更大的贡献。
基于语料库的机器翻译质量评估方 法研究 摘要： 随着机器翻译技术的不断发展和应用，翻译质量评估成为机器翻译领域的一个重要问题。传统的人工评估方法费时费力，并且无法满足大批量翻译任务的需求。因此，基于语料库的机器翻译质量评估方法应运而生。本文旨在研究基于语料库的机器翻译质量评估方法，探讨其在提高机器翻译质量以及评估翻译器优劣方面的作用。 1.引言 机器翻译（Machine Translation, MT）是自然语言处理领域的一个重要研究方向。随着深度学习和神经网络的发展，机器翻译取得了巨大的进展。然而，由于语言的多义性、语法结构的复杂性以及文化差异等因素的存在，机器翻译不可避免地存在着一定的错误和不完美之处。因此，对机器翻译的质量进行准确的评估是十分重要的。 2.传统人工评估方法的局限性
传统的机器翻译质量评估方法主要依赖人工进行，例如 翻译专家或人工翻译人员进行评分和比较。然而，这种方 法存在以下几个局限性： （1）费时费力：由于人工评估需要大量的人力和时间，无法满足大批量翻译任务的需求。 （2）主观性：人工评估容易受到个体经验、偏见或情 感因素的干扰，评估结果的客观性较差。 （3）不可重复性：由于人工评估的主观因素，同一段 翻译被不同评估人员评估的结果可能存在较大差异。 3.基于语料库的机器翻译质量评估方法 基于语料库的机器翻译质量评估方法能够克服传统人工 评估方法的不足之处，提高翻译质量评估的效率和准确性。主要包括以下几种方法： （1）基于参考语料库的评估：将机器翻译系统的输出 与人工翻译的参考译文进行比较，并通过比较两者之间的 差异度量翻译质量。
（2）基于平行语料库的评估：使用与待翻译文本句子对应的正确译文作为评估标准，比较机器翻译系统的输出和正确译文之间的相似度。 （3）基于单语语料库的评估：通过分析源语言和目标语言之间的相似度、一致性以及相对频率等特征，评估机器翻译系统的质量。 4.基于语料库的机器翻译质量评估方法的优势 相比于传统人工评估方法，基于语料库的机器翻译质量评估方法具有以下几个优势： （1）高效性：基于语料库的评估方法可以快速进行，提高了翻译质量评估的效率。 （2）客观性：基于语料库的评估方法基于大量的数据和统计分析，减少了人为主观因素的干扰，评估结果更加客观准确。 （3）可重复性：相同的评估方法在不同的数据集上的评估结果是可重复的，不会出现较大的差异。 5.基于语料库的机器翻译质量评估方法的发展趋势
基于语料库的机器翻译 基于语料库的机器翻译是一种使用大量双语对照语料库训练的机器翻译方法。语料库 通常包含源语言文本和目标语言文本，并且这些文本是相互对应的。通过对这些双语对照 语料进行分析和学习，机器翻译系统能够学习到源语言和目标语言之间的对应关系，并据 此来进行翻译。 在基于语料库的机器翻译中，通常使用的训练方法是统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）。该方法基于概率模型，通过统计分析双语对照语料中的词汇、短语和句子的出现频率，从而推断出源语言和目标语言之间的翻译规则。 具体而言，基于语料库的机器翻译分为以下几个步骤： 1. 预处理：首先对语料进行预处理，包括分词、词性标注、词义消歧等操作，以便 为后续的统计分析提供准确的数据。 2. 对齐：接下来，需要对双语对照的语料进行对齐，即确定源语言和目标语言之间 的对应关系。这可以通过使用对齐算法，如IBM模型、HMM模型等来实现。 4. 解码翻译：在训练模型之后，可以使用得到的模型来进行解码翻译。解码的目标 是根据源语言输入，找到最可能的目标语言输出。解码过程涉及到搜索空间的剪枝和约束，以提高翻译的速度和质量。 1. 丰富的资源：基于语料库的机器翻译可以利用大量的双语对照语料库进行训练， 这些语料库可以是互联网上的平行语料、专业领域的术语库等。这样可以提高翻译系统的 覆盖范围和翻译质量。 2. 自动化：基于语料库的机器翻译可以自动学习翻译规则，而不需要手动编写规则。这大大减少了人工的参与和工作量。 基于语料库的机器翻译也存在一些挑战和问题： 1. 数据稀疏性：由于大规模的双语对照语料库很难获取，特别是在一些语种和领域中。对于一些低资源语言和领域，基于语料库的机器翻译可能会受到数据稀疏性的限制。 2. 词义消歧：基于语料库的机器翻译往往只考虑局部的翻译规则，而缺乏对上下文 和语义的全局理解。对于涉及到多义词和歧义的翻译，机器翻译系统可能会产生错误的翻 译结果。 基于语料库的机器翻译是一种有效的机器翻译方法，它可以利用大规模的双语对照语 料库进行训练，并自动学习翻译规则。该方法也面临一些挑战和问题，在实际应用中还需 要进一步改进和优化。
语料库翻译学研究概述 作者：许丽学 来源：《文学教育下半月》2018年第06期 内容摘要：本文对语料库的兴起以及研究进行了概述，并对语料库翻译学，显化，隐化的定义进行了界定。语料库的产生使得语言和翻译的研究范围从语际对比扩大到语内类比，呈现出双向，多重的对比模式，其意义不仅在理论上，在对翻译现象的描述和翻译教学的改进方面也具有重要的应用价值。 关键词：语料库语料库翻译学显化隐化 一.研究背景，现状 语料库的兴起带来了研究工具和研究方法的更新，进而导致语料语言学和语料库翻译学的产生。语料库资源的共享，检索工具的不断研制和更新，使语言和翻译的研究范围从语际对比扩大到语内类比，呈现出双向，多重的对比模式，其意义不仅在理论上，在对翻译现象的描述和翻译教学的改进方面也具有重要的应用价值。基于单一语料库的语言研究成果非常丰富，基于双语语料库的语言对比分析还不是很多。这主要是因为双语库的建设难度大，相对而言就比较滞后。纵观翻译理论发展的历史，到20世纪90年代初为止，翻译研究经历了语文研究，语言学研究，文化研究，哲学研究和哲学研究五个范式。 Blum-Kulka（1986）最早对显化现象进行系统性研究，她认为译者对原文进行解译的过程可能导致译语文本比原创文本冗长。Φveras（1998）通过对英语/挪威语双语语料库，主要研究衔接外显程度是否提高，同时她从英译挪、挪译英两个方向进行考察，并排除语言系统内因语法规则引发的显化转移，同时兼顾隐化现像，研究发现，显化在英译挪文本中比在相反方向的挪译英文本中更为显著，但是这一现象是否是翻译的普遍现象还有待于对多种语言进行研究。同时，贺显斌（2003）对英译汉过程中的显化现象进行了实证研究，通过对短篇小说The Last Leaf及其汉译文本进行显化现象比较，发现汉译本中有58.96%的句子显化程度提高，不过鉴于贺的研究仅是个案考察，并且没有考虑译者等因素，因此不够充分。同时，陈瑞清（2004）通过自建“大众科学英汉平行语料库”与台湾中研院平衡语料库原创汉语文本对部分汉语关联连词的使用情况进行比较后发现，汉译本中存在从意合到形合的潜在显化趋势。柯飞（2005）认为翻译过程中会不同程度地发生对原文的模仿，从而使得译文变得复杂化，冗长化，同时认为，隐化和显化跟翻译方向有一定关系，他还提出，显化以及隐化不应只是语言形式的衔接，还应该考虑意义上的显化转换。 吕叔湘（1990）指出，汉语中人称代词能省则省，即使因此显得句子结构不够完整，也不搞形式主义。从这里可以看出，人称代词“隐去”是汉语的一个特点，英语对人称代词的依赖程度高于汉语。刘礼进（1997）通过对一部英语小说及其汉译本第一张章中第三人称代词频次进行统计发现，汉语译本中的第三人称代词频次低于英语原文，同时他指出，英语回指式人称代
基于语料库的机器翻译 随着全球化的发展和各国之间经济、文化交流的不断深入，机器翻译在现代社会中变得越来越重要。机器翻译为不同国家、不同地区的人们之间的沟通提供了便利，可以使得各种信息和知识在全球范围内迅速传播和共享，对加强不同国家之间的合作和交流有着非常重要的意义。 目前，机器翻译技术已经得到不断的发展和改进。与传统的规则型机器翻译相比，基于语料库的机器翻译技术更为先进和智能，能够更准确地进行文本翻译，而且可以自动学习和更新技术，不断提高翻译质量。 基于语料库的机器翻译技术指的是利用大规模的语料库来进行机器翻译的过程。语料库是指包含大量原始文本和其相应已翻译文本的数据库。通过对文本的分析和学习，机器翻译系统可以自动学习词汇和语法结构，并通过不断的学习和运算，在新的文本翻译中不断提高翻译准确度。 基于语料库的机器翻译技术的优点在于，它不仅能够快速地翻译大量的文本，还可以逐步提高翻译质量，并且可以处理不同领域、不同语种的文本翻译。此外，基于语料库的机器翻译技术还可以与其他技术相结合，比如语音识别技术、文本表征技术等，进一步提高翻译精度和速度。 不过，基于语料库的机器翻译技术还存在一些困难和挑战。其中一个最大的挑战是语料库的质量和覆盖范围。为了保证翻译质量，必须建立包含准确、完整、多样的语料库，这需要投入大量时间和成本。同时，由于不同领域和不同语种的差异，语料库的建设也必须针对不同的场景和需求进行。 另一个挑战是如何保证机器翻译的准确度和自然度。虽然基于语料库的机器翻译技术已经在不断地发展和优化，但是人工智能技术目前还无法完全代替人类的语言理解和表达能力。在特定的情景下，还需要人类专家对翻译结果进行审核和修订，才能保证翻译的质量和正确性。
基于语料库的人机交互式机器翻译方法研究摘要：随着全球化的推进，机器翻译成为一项重要的技术。然而，目前的自动机器翻译系统尚存在很多问题，特别是在涉及复杂语义和 文化差异的情况下。本文提出了一种基于语料库的人机交互式机器翻 译方法，该方法结合了人类翻译者和机器翻译系统的优点，在提高翻 译质量的同时保留了人类的创造力和语言表达能力。通过实验验证， 结果表明，该方法能够显著提高机器翻译的准确性和流畅性。 关键词：机器翻译、人机交互、语料库、准确性、流畅性 1. 引言 近年来，随着全球化的推进，机器翻译成为一项愈发重要的技术。然而，目前的自动机器翻译系统仍然存在着很多问题，如语义理解的准 确性、文化差异的解决等。为了解决这些问题，研究者们提出了各种 各样的方法，其中一种较为有效的方法是基于语料库的人机交互式机 器翻译。 2. 相关工作 基于语料库的机器翻译方法主要包括统计翻译模型和神经网络翻译模型。统计翻译模型基于大规模双语平行语料库，并通过计算短语翻译 概率和语言模型概率来决定最佳的翻译结果。然而，统计翻译模型往 往无法处理复杂的语义和文化差异。神经网络翻译模型则通过将输入 序列映射到连续空间中的向量表示，然后再将其映射到目标语言序列，从而提高翻译质量。然而，神经网络翻译模型也存在着概念模糊和数 据稀缺的问题。 3. 方法描述 基于语料库的人机交互式机器翻译方法将人类翻译者和机器翻译系统 相结合，以提高翻译的准确性和流畅性。具体而言，该方法分为两个 阶段：预翻译阶段和交互翻译阶段。在预翻译阶段，机器翻译系统将 输入文本进行初步翻译，并生成一个候选翻译列表。在交互翻译阶段，人类翻译者会对候选翻译进行评估和修改，并选择最佳的翻译结果。 最后，机器翻译系统会通过重新训练来提高翻译质量。
机器翻译技术论文 机器翻译是使用计算机实现一种自然语言文本到另一种自然语言文本的翻译。下面是店铺整理的机器翻译技术论文，希望你能从中得到感悟! 机器翻译技术论文篇一 机器翻译在翻译实践中的应用 摘要: 本文研究机器翻译在翻译实践中的应用,其由两部分组成:第一部分概述机器翻译,第二部分通过一个具体的翻译任务演示谷歌翻译工具的用法。 关键词: 机器翻译谷歌翻译译后编辑 一、机器翻译概述 机器翻译是指将翻译过程的部分或全部使用机器实现自动化(Austermühl,2006)。一般认为机器翻译的思想起源于1949年写作的韦弗备忘录,而后机器翻译的发展经历了重大的起伏。时至今日,机器翻译的研究和产品如雨后春笋般不断涌现出来,机器翻译已然成为一个具有重大社会意义、政治意义、商业价值、科学价值和哲学意义的重要课题。 机器翻译系统可以依据不同的标准分为不同的种类。根据机器翻译系统的使用环境可以分为三类:低端机器翻译系统、用户定制的高端机器翻译系统和基于因特网的机器翻译系统。低端机器翻译系统的目标客户是个人,用户定制的高端机器翻译系统的目标客户是公司,基于因特网的机器翻译系统则是一种通过因特网使用的。根据机器翻译系统使用的技术可以分为下图所示的五类:基于规则的机器翻译系统、基于语料库的机器翻译系统、多引擎机器翻译系统、在线机器翻译系统和口语机器翻译系统(Feng,2004)。 一般而言,由于自然语言中诸如歧义、复杂句法、成语和照应关系之类问题,机器翻译的输出结果并不能令用户满意。于是一些人认为机器翻译系统对于译员而言毫无用处。我认为这是一种误解。翻译的过程一般可以分为两个阶段:第一阶段是翻译出译稿,第二阶段是修改译稿
翻译报告开题报告 开题报告 一、项目背景和目的 1.1 背景 在全球经济一体化进程中，语言交流的需求日益增加。翻译作为一种重要的语言交流方式，在实现跨国合作、文化交流和信息传递方面起着不可替代的作用。然而，当前翻译质量参差不齐，有时甚至导致信息失真和误解。因此，本项目旨在提供一种有效的翻译质量评估方法，改善翻译质量，提高语言交流效率。 1.2 目的 本项目的主要目的是开发一个翻译质量评估系统，通过对翻译文本进行自动化分析和评估，提供准确的翻译质量评估报告。具体目标包括： - 分析翻译文本的语法、语义和逻辑，检查是否存在错误和不准确之处。 - 比较原文和译文之间的一致性和一致性，并评估翻译的准确性和流畅度。
- 提供详细的翻译质量评估报告，包括错误类型、修正建议和 总体评分。 二、研究方法和技术路线 2.1 数据收集和准备 为了进行翻译质量评估，我们需要收集原文和对应的译文样本。我们将通过网络和合作伙伴机构收集相关的翻译文本，并进行整理 和预处理。 2.2 翻译质量评估模型的构建 我们将采用机器学习和自然语言处理技术构建翻译质量评估模型。首先，我们将使用标注的文本数据训练一个翻译质量评估模型。然后，我们将使用该模型对新的翻译文本进行评估，并评估报告。 2.3 翻译质量评估系统的开发 基于构建的翻译质量评估模型，我们将开发一个翻译质量评估 系统。该系统将具有用户界面，用户可以翻译文本并获取评估报告。系统还将支持批量评估和结果导出功能。 三、预期结果和可行性分析 3.1 预期结果 通过本项目，我们预期可以开发出一个高效准确的翻译质量评 估系统，能够对翻译文本进行自动化分析和评估。该系统将提供详
人工智能之 机器翻译研究报告
目录 1.概念篇 (2) 1.1机器翻译简介 (2) 1.2机器翻译发展历程 (2) 1.3我国机器翻译现状 (5) 2.技术篇 (9) 2.1理性主义方法 (9) 2.1.1基于规则的机器翻译 (9) 2.2经验主义方法 (2) 2.2.1基于统计的机器翻译 (3) 2.2.2基于实例的机器翻译 (5) 2.2.3基于深度学习的机器翻译 (6) 3.人才篇 (1) 3.1.领军人物 (2) 3.2.中坚力量 (8) 3.3.领域新星 (3) 4.应用篇 (6) 4.1.文本翻译 (6) 4.2.语音翻译 (6) 4.3.图像翻译 (7) 5.趋势篇 (3) 5.1.实用化 (3) 5.2.多模态 (3) 5.3.多语言 (4) 5.4.网页端向移动端转移 (4) 5.5.垂直领域结合更紧密 (4) 6.参考文献 (1) 7.关于AMiner (2)
摘要 随着计算机科学技术的发展，机器翻译作为自然语言处理研究的重要组成部分越发受到人们关注。经过了几十年的努力，以机器翻译为代表的自然语言处理工作取得了巨大的进展，并且在未来有着广阔的发展空间，为了梳理机器翻译领域的研究概括，我们编写了此份报告，主要内容包括： 机器翻译概论。首先对机器翻译进行了定义，接着对机器翻译的发展历程进行了梳理，对我国机器翻译现状进行了介绍。 机器翻译技术原理。机器翻译的技术原理可以概括为基于理性主义的方法和基于经验主义的方法两种，分别对两种方法下的基于规则的翻译方法、基于实例的翻译方法、基于统计的翻译方法以及基于深度学习的翻译方法进行介绍。 机器翻译领域专家介绍。利用AMiner 大数据对机器翻译领域专家进行深入挖掘，选取国内外有代表性的专家进行介绍。 机器翻译的应用及趋势预测。机器翻译在现实生活中应用广泛，在文本翻译、语音翻译、图像翻译和视频、VR 翻译等领域均有了不同的进展，在此基础上，对机器翻译未来的发展趋势做出相应的预测。