基于知识库与统计模型的日语时间表达式识别与翻译研究

本文主要探讨了日语时间表达式识别与日汉翻译的研究方法，针对自然语言处理中的一个重要任务——准确识别和翻译时间表达，特别是在跨语言环境中。研究者们利用自定义的知识库作为基础，提出了一种新颖的策略，即通过强化规则集并将其与统计模型相结合，特别是条件随机场(CRF)模型，来提升日语时间表达式的识别精度。 遵循Timex2标准对时间表达进行细致分类，研究者充分考虑了日语中时间词的独特特性，通过逐步扩展和重构日语时间表达式知识库，实现了基于知识库规则集的动态优化和更新。这种方法有助于确保识别系统能够捕捉到日语时间表达的细微差别，提高其在实际应用中的鲁棒性。 此外，文章还强调了将统计机器翻译(SMT)与规则翻译相结合的重要性。通过对基于短语的翻译模型在处理时间词上的精度评估，研究人员发现，结合规则的翻译方法能够在保持准确性的同时，更好地处理特定的语言结构和语境，尤其是在日语时间词的翻译上。 实验结果表明，研究人员开发的日语时间表达式识别系统的开放测试F1值达到了0.8987，这表明该系统在识别性能上达到了较高的水平。而在基于《日汉时间词平行字典》的翻译任务中，使用规则与统计机器翻译模型相比较，前者在精度和召回率上都有所提升，证明了采用混合策略的有效性。 这篇论文的主要贡献在于提出了一种有效的日语时间表达式识别方法，并验证了规则与统计模型结合在翻译中的优势，这对于自然语言处理领域的日汉翻译工作具有重要的实践价值。通过这种方式，研究者们不仅提升了时间表达的识别精度，也为跨语言时间表达的理解和翻译提供了新的思路和技术支持。