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文檔簡介
1、逐漸并最終掃除人類語言的障礙,使不同語言和文化背景的人能用母語自由交流,不再受語言不通的限制,這是人類的一大夢想.近年來,逐漸在國際上興起的語音翻譯技術將使這一夢想變成現(xiàn)實.通過計算機進行不同語言之間的直接語音翻譯,輔助不同語言背景的人們進行溝通已經(jīng)成為世界各國研究的重點.和一般的文本翻譯不同,語音翻譯需要把語音識別、機器翻譯和語音合成三大技術進行集成,具有很大的挑戰(zhàn)性.為了能夠合理地覆蓋真實的語言文本,語音翻譯系統(tǒng)需要一部具有數(shù)十萬條
2、雙語機譯單元所構(gòu)成的雙語翻譯詞典,這就需要設計算法從雙語文本中自動提取大規(guī)模雙語翻譯詞典.本課題為語音翻譯系統(tǒng)中機器翻譯的重要組成部分,隨著語料庫語言學的興起和機器學習技術的發(fā)展,通過機器學習從語料庫中自動或半自動獲取語言知識和翻譯規(guī)則,從而實現(xiàn)機器翻譯,成為機器翻譯的新的突破點.我們在前人研究的基礎上,繼承了他人研究的優(yōu)點和長處,改進了一些缺點和不足,創(chuàng)造性地提出了新的算法,構(gòu)建了適用于語音翻譯系統(tǒng)的大型翻譯詞典原型.本課題運用了釋義
3、詞典信息、詞根信息、共現(xiàn)概率信息和上下文搭配差異信息等等,并結(jié)合閾值和關聯(lián)度提取的方法,結(jié)合中文和口語的特點,依次完成了一詞對一詞、一詞對多詞和多詞對多詞的翻譯詞典的構(gòu)建.此外,我們還通過應用多個關聯(lián)度參數(shù)及交換源語言和目標語言的相互關系得到多個翻譯詞表,進行詞典分級,有效地提高了高級別翻譯詞典的正確率.另外,為了滿足超大規(guī)模翻譯詞典構(gòu)建的需要,我們提出了一個改進提取算法,可以同時覆蓋單詞單元和多詞單元,并使得翻譯詞典可以在語音翻譯系統(tǒng)
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