下载文档原格式
184 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique●基金项目：青海省科技计划项目（2017-SF-132）。
【关键词】短语 统计模型 藏汉 在线翻译1 引言目前，基于语料库的统计机器翻译方法成为了研究的主流，统计机器翻译(Statistical Machine Transla-tion ，简称SMT)系统首要任务是为语言的产生统计模型，并在此统计模型基础上自动从双语语料中获取需要的各种参数，需要的人工干预较少，因此基于统计的机器翻译比其他机器翻译方法有着比较明显的优势。
本文利用 MOSES 、IRSTLM 、GIZA++、Mteval 、XMLRPC 等开源的工具包和一些公共资源搭建基于短语的藏汉在线翻译系统，通过实践和应用进一步探讨和研究藏汉机器翻译系统的工作原理，提高应用水平和翻译效果。
2 开源工具的选取2.1 翻译模型训练工具MosesMoses 是一个基于短语的统计机器翻译系统，它的开发领导者是Philipp Koehn 。
整个Moses 系统都是开放源代码的，可在多个系统平台上运行。
运用处理好的双语对齐语料库进行翻译模型的训练，最终得到从源语言到目标语言的翻译概率表。
本系统就是利用Moses 进行藏汉机器翻译模型的训练。
2.2 语言模型训练工具IRSTLMMoses 目前支持三个语言模型工具包基于短语统计模型的藏汉在线翻译系统实现文/臧景才1 陈建新2 李永虎3SRILM （The SRI language modeling toolkit)，IRSTLM （IRST language modeling toolkit ）和RandLM(the RandLM language modeling toolkit)。
IRSTLM 是意大利Trento FBK-IRST 实验室开发的语言模型训练工具包，主要目的是处理较大规模的训练数据，在大规模语言模型的训练和使用上IRSTLM 较SRILM 有较大的优势，其内存消耗仅是SRILM 的一半。
机器翻译中的模糊匹配和近似搜索技术近年来，机器翻译技术的发展取得了巨大的突破，不仅在词汇翻译的准确性上有很大的提升，而且在语法和语义的处理上也取得了显著的进展。
但是，由于语言的多样性和复杂性，仍然存在很多难以解决的问题，其中之一就是模糊匹配和近似搜索。
本文将详细介绍，并讨论它们的应用和挑战。
首先，我们来介绍模糊匹配技术。
在机器翻译中，模糊匹配指的是根据已知的输入（源语言）和输出（目标语言）对之间的对应关系，尝试找到最佳的匹配结果。
这种匹配可以是词对词的匹配，也可以是短语对短语或句子对句子的匹配。
模糊匹配技术通常基于统计模型，通过分析大量的平行语料库，计算出不同输入和输出之间的概率分布，然后根据这些概率分布进行匹配。
常用的模糊匹配技术有基于N-gram的模型和短语翻译模型。
其中，N-gram模型是一种基于统计的机器学习方法，用于计算输入和输出之间的概率分布；短语翻译模型则是通过分析平行语料库中的短语对之间的对应关系，计算出不同短语对之间的翻译概率。
接下来，我们将介绍近似搜索技术。
在机器翻译中，近似搜索指的是根据已知的输入，通过在相似度度量空间中搜索，找到与输入最为相似的输出。
这种搜索通常基于相似度计算方法，通过计算输入和输出之间的相似度，确定它们之间的关系。
常用的相似度计算方法有编辑距离、余弦相似度和Jaccard相似度等。
编辑距离是一种基于字符串编辑操作（如替换、插入和删除）计算字符串之间差异的方法；余弦相似度是一种基于向量空间模型计算两个向量之间夹角余弦的方法；Jaccard相似度是一种计算两个集合之间相似度的方法。
通过使用这些相似度计算方法，可以将输入和输出进行相似度匹配，并找到最相似的结果。
模糊匹配和近似搜索技术在机器翻译中有着广泛的应用。
首先，它们可以用于翻译术语和短语。
在机器翻译任务中，有很多术语和短语是固定的，它们之间存在一定的对应关系。
通过使用模糊匹配和近似搜索技术，可以根据已知的术语和短语，找到最佳的翻译结果。
统计学在自然语言处理中的应用自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的一个重要子领域，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。
统计学是NLP中一种重要的数学工具，通过概率统计的方法分析语言数据，为NLP任务提供支持和解决方案。
一、语言模型语言模型是NLP中一个基础且重要的任务，其目标是估计一句话在语言中出现的概率。
通过统计方法，可以根据给定的文本数据，利用马尔科夫假设、n-gram模型等建立语言模型。
语言模型可以用于自动文本生成、机器翻译、拼写校正等任务中。
二、词法分析词法分析是将自然语言文本转化为有意义的词语序列的过程。
统计学在词法分析中发挥了重要作用，如基于统计的分词方法、词性标注和命名实体识别等。
这些方法通过统计分析大规模的语料库，学习词语和句子的统计特征，从而提高分词、词性标注和命名实体识别的准确性。
三、句法分析句法分析是研究句子结构的任务，其目标是确定句子中各个词语的句法关系，如主谓关系、动宾关系等。
统计学在句法分析中起到了重要的作用，如基于统计的PCFG（Probabilistic Context-Free Grammar）模型、条件随机场(CRF)等。
这些统计模型通过学习大量句子的统计规律，能够自动学习和预测句子的句法结构。
四、语义理解语义理解是研究句子意义的任务，包括词义消歧、语义角色标注、情感分析等。
统计学在语义理解中发挥了重要作用，如基于统计的词向量表示、词义排名算法和情感分类模型等。
这些统计方法通过统计分析大规模的语料库，学习词语和句子的语义特征，从而提高语义理解的准确性。
五、机器翻译机器翻译是将一种语言的文本自动转化为另一种语言的任务，统计学在机器翻译中起到了重要的作用。
基于统计学的机器翻译方法，如基于短语的模型、基于句法的模型和神经网络机器翻译，通过统计分析平行语料库，学习源语言和目标语言之间的统计规律，从而实现自动的机器翻译。
机器翻译中的多源信息融合方法研究摘要：机器翻译（Machine Translation, MT）是自然语言处理（NLP）中的一个重要研究方向，旨在将一种语言转化为另一种语言。
然而，由于不同语言之间的语法规则和语义差异，机器翻译面临着许多挑战。
为了提高机器翻译的质量和效率，研究人员提出了多种方法和技术。
本文主要研究机器翻译中的多源信息融合方法，介绍了多源信息融合的概念、方法和应用，并对当前的研究状况进行了总结和展望。
关键词：机器翻译；多源信息融合；方法研究；质量和效率1. 引言机器翻译是自然语言处理中的一个重要研究领域，目标是将一种自然语言转化为另一种自然语言。
自从机器翻译诞生以来，研究人员一直致力于提高机器翻译的质量和效率。
然而，由于不同语言之间的语法规则和语义差异，机器翻译一直面临着许多挑战。
为了解决这些挑战，研究人员提出了许多方法和技术。
其中，多源信息融合是一种重要的研究方向，旨在通过融合多个信息源的知识和特征，提高机器翻译的性能。
多源信息融合可以包括多个平行语料、双语词典、外部知识库等。
本文将主要介绍机器翻译中的多源信息融合方法，并对其应用进行分析和展望。
2. 多源信息融合的概念和方法多源信息融合是指通过组合和融合多个信息源的知识和特征，提高机器翻译的准确性和效率。
多源信息融合可以通过以下几种方法实现：（1）基于统计模型的方法：统计模型是机器翻译中常用的一种方法。
基于统计模型的多源信息融合方法可以通过组合不同的统计模型，提高机器翻译的性能。
例如，可以使用神经网络模型和传统的统计模型相结合，利用神经网络的强大学习能力和传统统计模型的稳定性，提高机器翻译的质量。
（2）基于规则的方法：规则是自然语言处理中常用的一种方法。
基于规则的多源信息融合方法可以通过定义一系列规则，将不同信息源的知识和特征进行融合。
例如，可以定义一些规则，将双语词典和平行语料的信息进行整合，提高机器翻译的效果。
（3）基于深度学习的方法：深度学习是机器学习中的一种方法，通过模拟人脑的神经网络结构，实现对复杂数据的自动特征学习和表示学习。
基于统计方法的机器翻译模型优化研究引言随着全球化的发展和信息技术的进步，跨语言交流的需求也日益增加。
机器翻译作为一种重要的语言处理技术，可以将一种语言的文本自动地转换为另一种语言的文本，为跨语言交流提供了便利。
目前，机器翻译技术主要分为基于统计方法和基于神经网络的方法。
本文将重点研究基于统计方法的机器翻译模型的优化方法。
一、机器翻译模型的基本原理机器翻译模型的基本原理是将源语言的文本通过各种翻译规则和概率模型转换为目标语言的文本。
基于统计方法的机器翻译模型主要包含两个步骤：训练和解码。
训练阶段：训练阶段是指通过大规模的双语语料库来学习翻译模型的参数。
其中，双语语料库由源语言文本和对应的目标语言文本组成。
传统的基于统计方法的机器翻译模型主要使用n-gram语言模型、短语翻译模型和文法等方法来学习翻译模型的参数。
在这个阶段，模型会根据训练数据中源语言和目标语言的对应关系来计算不同翻译规则的概率，并对其进行排序。
解码阶段：解码阶段是指通过翻译模型将源语言的文本转化为目标语言的文本。
在这个阶段，模型会根据训练阶段学习到的翻译规则和概率，以及解码算法来生成最佳的目标语言文本。
目前常用的解码算法有贪婪搜索算法、束搜索算法和MERT算法等。
二、机器翻译模型的优化方法为了提高基于统计方法的机器翻译模型的性能，研究者们提出了许多优化方法。
以下将介绍几种常见的优化方法。
1. 数据增强：数据增强是指利用各种方法增加训练数据的数量和质量。
数据增强可以通过引入更多的双语语料库来增加训练数据的数量，也可以通过数据清洗、去噪和归一化等方法来提高训练数据的质量。
另外，还可以通过数据扩增技术（如同义词替换、词序交换、插入和删除等）来扩充训练数据的多样性。
2. 特征选择：特征选择是指从所有可能的特征中选择最相关和最有用的特征。
在机器翻译模型中，特征包括翻译规则、短语对齐、词性标注等。
通过特征选择，可以提高模型的泛化能力和减少计算复杂度。
多注意力机制的藏汉机器翻译方法研究刘赛虎，珠杰*（西藏大学信息科学技术学院，西藏拉萨850000）摘要：互联互通时代了解和掌握不同语言的区域文化和信息十分重要，机器翻译是目前广泛应用的交流媒介。
本文以藏汉机器翻译为研究对象，利用Transformer框架和模型，研究了基于Transformer多注意力机制的藏汉机器翻译方法。
经过实验，评估了多语料融合实验、语料双切分实验对比效果，得到了BLEU值32.6的实验结果。
关键词：藏汉；Transformer；机器翻译；注意力机制；多语料中图分类号：TP399文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)10-0004-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Research on Tibetan-Chinese Machine Translation Method Based on Multi-Attention MechanismLIU Sai-hu，ZHU Jie*(Tibet University School of Information Science and Technology，Lhasa850000,China)Abstract:It is very important to understand and master regional culture and information in different languages in the age of inter⁃connection.Machine translation is a widely used communication medium.This paper takes Tibetan-Chinese machine translation as the research object,and uses the Transformer framework and model to study the Tibetan-Chinese machine translation method based on Transformermechanism.Through experiments,the comparison effect of multi-corpus fusion experiment and corpus dou⁃ble-segmentation experiment was evaluated,and the experimental results of BLEU32.6were obtained.Key words:Tibetan-Chinese;Transformer;machine translation;attention mechanism;multilingual corpus机器翻译(Machine Translation,MT)是借助机器的高计算能力，自动地将一种自然语言（源语言）翻译为另外一种自然语言（目标语言）[1]。
机器翻译中的语法和句法分析技术摘要：机器翻译是一种将源语言文本自动翻译为目标语言文本的技术。
在完成翻译的过程中，语法和句法分析是非常重要的环节。
本文将介绍的基本概念、方法和应用。
首先，对语法和句法的定义进行了阐述；然后，介绍了常用的语法和句法分析方法，包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于神经网络的方法；接着，讨论了语法和句法分析在机器翻译中的应用，包括短语翻译、语法翻译和句法翻译；最后，探讨了语法和句法分析技术的局限性和未来发展方向。
1. 引言机器翻译（Machine Translation, MT）是一种将源语言文本自动翻译为目标语言文本的技术。
其目标是实现不同语言之间的自动翻译，以便人们能够更好地进行跨语言交流。
在机器翻译的过程中，语法和句法分析技术起到了重要的作用。
语法和句法分析可以帮助机器理解源语言文本的结构和语法规则，并根据这些信息生成目标语言文本。
本文将对进行详细介绍。
2. 语法和句法的概念语法是研究句子和短语结构的规则和规范的学科。
它研究的对象是句子和短语的形态、句法和语义结构。
句法是语法的一个分支，主要研究句子的结构。
在机器翻译中，语法和句法分析是对源语言句子进行结构分析和语义解释的过程，以便能够生成正确的目标语言句子。
3. 语法和句法分析方法在机器翻译中，常用的语法和句法分析方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于神经网络的方法。
3.1 基于规则的方法基于规则的方法是一种使用预定义的规则和语法知识来进行语法和句法分析的方法。
这些规则通常由语言学家和专家编写，以描述语言的结构和语法规则。
基于规则的方法可以精确地分析句子的结构，但需要大量的人工编写规则，并且对于复杂的语言现象处理能力有限。
3.2 基于统计的方法基于统计的方法是一种使用统计模型来进行语法和句法分析的方法。
这些模型通过学习大量的语言数据，以建立源语言和目标语言之间的统计关系。
常用的基于统计的语法和句法分析方法有统计翻译模型和统计语言模型。
人机交互式机器翻译方法研究与实现的90个论题以下是人机交互式机器翻译方法研究与实现的90个论题的例子：1. 机器翻译中的语言模型选择研究2. 词义消歧技术在机器翻译中的应用研究3. 人类翻译与机器翻译的差异分析研究4. 基于统计方法的机器翻译模型优化研究5. 文本预处理在机器翻译中的应用研究6. 译文评价指标在机器翻译中的应用研究7. 人机协作方法在机器翻译中的应用研究8. 同声传译系统中的机器翻译技术研究9. 机器翻译中的多模态输入支持研究10. 机器学习算法在机器翻译中的应用研究11. 机器翻译中的句法分析技术研究12. 大规模语料库在机器翻译中的应用研究13. 音频翻译系统中的机器翻译技术研究14. 机器翻译中的领域自适应方法研究15. 机器翻译中的神经网络模型研究16. 机器翻译中的基于规则的方法研究17. 平行语料对齐方法在机器翻译中的应用研究18. 机器翻译中的命名实体识别技术研究19. 机器翻译中的逐字翻译技术研究20. 机器翻译中的词典资源构建研究21. 非英语语种机器翻译系统中的技术研究22. 机器翻译中的同义词替换技术研究23. 机器翻译中的解码算法研究24. 机器翻译中的后编辑技术研究25. 机器翻译中的上下文信息利用研究27. 机器翻译中的稀疏特征处理研究28. 机器翻译中的短语翻译模型研究29. 机器翻译中的语义角色标注技术研究30. 机器翻译中的模式匹配算法研究31. 机器翻译中的错误修正方法研究32. 机器翻译中的情感分析技术研究33. 机器翻译中的人机交互接口设计研究34. 机器翻译中的后处理方法研究35. 机器翻译中的句子级别建模研究36. 机器翻译中的实时性要求研究37. 机器翻译中的多领域支持研究38. 机器翻译中的端到端模型研究39. 机器翻译中的自举方法研究40. 机器翻译中的混合方法研究41. 机器翻译中的双向翻译技术研究42. 机器翻译中的多语种支持研究43. 机器翻译中的上下文感知研究44. 机器翻译中的语料选择方法研究45. 机器翻译中的语音识别技术研究46. 机器翻译中的跨语种对齐技术研究47. 机器翻译中的长文本翻译技术研究48. 机器翻译中的云端计算支持研究49. 机器翻译中的主题建模技术研究50. 机器翻译中的实例化方法研究51. 机器翻译中的翻译记忆技术研究52. 机器翻译中的自适应机器学习研究53. 机器翻译中的规则库构建技术研究54. 机器翻译中的词语重排序研究55. 机器翻译中的稀缺资源处理研究56. 机器翻译中的动态模型调整研究58. 机器翻译中的多层次建模研究59. 机器翻译中的质量评估方法研究60. 机器翻译中的错误分析技术研究61. 机器翻译中的规则抽取技术研究62. 机器翻译中的多源输入处理研究63. 机器翻译中的领域自适应翻译研究64. 机器翻译中的上下文连贯性研究65. 机器翻译中的深度学习方法研究66. 机器翻译中的概率建模技术研究67. 机器翻译中的专业术语处理研究68. 机器翻译中的模型融合技术研究69. 机器翻译中的译前编辑技术研究70. 机器翻译中的实时交互支持研究71. 机器翻译中的小样本学习技术研究72. 机器翻译中的图像识别技术研究73. 机器翻译中的词性标注技术研究74. 机器翻译中的迁移学习方法研究75. 机器翻译中的多层次对齐研究76. 机器翻译中的词重要性排序研究77. 机器翻译中的复述识别技术研究78. 机器翻译中的音素分解技术研究79. 机器翻译中的增量训练方法研究80. 机器翻译中的逐步调整策略研究81. 机器翻译中的多模态融合技术研究82. 机器翻译中的长距离依赖建模研究83. 机器翻译中的歧义消解技术研究84. 机器翻译中的推理机制研究85. 机器翻译中的词语表达模型研究86. 机器翻译中的分词和词干处理研究87. 机器翻译中的调序模型研究89. 机器翻译中的语义标注方法研究90. 机器翻译中的交互式学习技术研究。
