机器翻译知识自动化获取与双语语料库对齐实证

在"翻译模板的获取及翻译实验-机器翻译原理"这篇论文中，作者深入探讨了机器翻译领域的一个关键步骤——自动获取翻译知识。机器翻译技术随着互联网的发展日益受到关注，但现有的系统往往无法满足用户的需求，特别是在处理大量中文文本时，常出现“满篇中文看不懂”的问题。因此，自动获取翻译知识成为解决这一挑战的关键。 首先，文章阐述了自动获取知识的必要性。由于传统机器翻译依赖于人工编写的规则，存在知识获取的瓶颈，且难以应对语言的复杂性和多样性。通过自动从语料库中提取知识，可以减少人为干预，提高翻译系统的效率和准确性。 接下来，作者详细讨论了机器翻译所需的知识类型。单语知识主要包括词汇（如分词和词性标注）、语法（如词性标注和句法分析）和语义（如词义歧义处理和聚类分析）。双语知识则更具体，包括词典知识（对应词汇的翻译），结构转换知识（调整源语言和目标语言的句子结构），以及译文选择知识（确定最合适的翻译选项）。 获取知识的方法多种多样，包括手工方式、智能人机交互、统计方法（如隐马尔可夫模型HMM和概率上下文-free grammar PCFG）、机器学习（如决策树、归纳学习）、以及基于错误驱动的学习方法（如Eric Brill的转换模型）和实例学习等。这些方法通过数据预处理、知识挖掘和评价，实现翻译知识的自动化提取。 双语语料库在知识获取中起着核心作用。语料库被定义为按特定规则组织的真实自然语言数据集，用于研究语言规律和训练统计模型。文章特别关注了双语语料库的建设和对齐技术，这是确保知识获取准确性的关键步骤。双语语料库的对齐涉及句子对齐、词汇对齐和结构对齐，目的是找到源语言和目标语言之间的一致性和对应关系，以便更好地提取翻译知识。 这篇论文深入剖析了机器翻译中知识获取的重要性和方法，强调了双语语料库对齐技术在其中的实践应用，为提高机器翻译的质量提供了理论支持和实用策略。通过自动化的方式获取和整合翻译知识，有望推动机器翻译技术向更高效、准确的方向发展。