骨架依存分析提升语句相似度：SBCM模型与机器翻译应用

语句相似度研究中的骨架依存分析是自然语言处理领域的一个重要课题，特别是在基于实例的机器翻译（Example-based Machine Translation, EBMT）中起着至关重要的作用。EBMT依赖于语句相似度的精确度来实现模仿相似例句的翻译策略，而这又与对句子的分析深度紧密相连。 传统的机器翻译方法如规则基础机器翻译(Rule-Based Machine Translation, RBMT)面临着知识获取的挑战，而EBMT则通过实例库的方式绕过了这个难题。然而，现有的语句相似度计算方法存在问题：一是仅依赖表层句法信息的模型，如动态规划模型(Dynamic Programming Model, DPCM)，虽然计算简单但可能忽视整体结构相似性；二是深度语法分析的方法，虽然准确性较高，但对大规模语料库的处理不成熟，且会增加系统的复杂性和对规则的依赖。 针对这些问题，本文提出了一种创新的方法——骨架依存分析法。该方法设计了一种名为SBCM（基于骨架依存树的语句相似度计算模型）的算法，它在计算语句相似度时兼顾整体结构信息和词汇语义信息。骨架依存分析是一种折中的句子分析手段，它只提取句子的骨架结构，即主谓宾等基本成分，而忽略次要的修饰关系，以此减少复杂度并保持一定的语义理解。 相比于DPCM，SBCM在保证相似度计算精度的同时，显著降低了计算复杂度，使得EBMT在大规模应用中更为可行。关键词包括机器翻译、语句相似度、句法分析和骨架依存树。通过实验验证，SBCM在实际应用中表现出了优越性，证明了其在保持高效性和准确性之间的平衡，为解决EBMT中的语句相似度问题提供了一种有效途径。这种骨架依存分析方法对于改进机器翻译的性能和降低知识获取难度具有重要意义，也为其他自然语言处理任务提供了新的思考角度。