专利翻译提升：子句对齐与统计机器翻译的优化策略

本文主要探讨了子句对齐在专利统计机器翻译中的应用，针对专利文献中常见的句子冗长特性，研究人员提出了一种新颖的方法。首先，他们注意到在传统的统计机器翻译中，长句子可能会导致短语和词对齐的困难，这限制了模型的有效利用平行语料中的翻译信息。因此，作者决定对训练语料进行子句切割，将其转化为双语的子句序列。 子句对齐是关键步骤，它涉及到寻找源语言和目标语言句子中意义相近或相关的子句之间的对应关系。作者采用统计方法与规则相结合的方式，通过分析双语语料中的模式和规律，建立起子句对齐模型。这种方法有助于减少长句子带来的复杂性，使模型能够更专注于处理每个独立且含义明确的子句，从而提高翻译的精确性和一致性。 通过对训练数据进行这样的处理，研究人员得以构建一个基于简单子句的双语语料库，用于重新训练统计机器翻译系统。这个过程在一定程度上优化了原有的双语训练数据，使得模型能够更好地理解和处理专利文献中的专业术语和复杂结构。 实验结果显示，在NTCIR-9的测试集上，这种改进的统计机器翻译系统表现出较为满意的翻译效果。与传统的词对齐和短语对齐方法相比，子句对齐法在保持语言流畅性的同时，提高了翻译的准确性，特别是在处理专利文献中那些技术细节丰富的句子时，效果尤为显著。 这篇文章介绍了子句对齐作为专利统计机器翻译中的一种有效技术手段，它通过优化训练数据结构，增强了机器翻译模型对专利文本的理解和处理能力，为专利领域的自动翻译提供了新的可能性。这项研究对于提高专利信息的多语言交流和理解具有实际价值。