国外规则基础的机器翻译系统概述

该资源是一份关于基于规则的机器翻译系统的文本挖掘PPT，涵盖了多个国际上知名的机器翻译系统，如乔治敦大学、法国格勒诺布尔大学、日本的ATLAS和ODA计划等，并涉及了文本挖掘的概念、过程及国内外的研究现状。 详细知识点: 1. 基于规则的机器翻译系统: 这种系统主要依赖于人工构建的语法规则和词汇库来进行翻译，例如乔治敦大学和法国格勒诺布尔大学的系统。它们通常需要大量的人工语言学知识输入，以便准确地转换不同语言之间的语法和表达方式。 2. 国际机器翻译系统: - ATLAS系统是日本开发的一个实用机器翻译系统，可能专注于特定领域的翻译。 - ODA计划中的Mu系统是日本的另一个例子，它可能涉及到优化和发展机器翻译技术，以支持国际合作和援助。 3. 文本挖掘: 文本挖掘是从大量非结构化文本数据中提取有用信息和知识的过程。报告人张忠平介绍了文本挖掘的起源、过程和评价方法。 - 起源: 文本挖掘起源于文本数据库、半结构化数据和信息检索技术的发展。 - 过程: 包括特征建立、特征集缩减、知识模式提取和模型评价四个阶段。 - 特征建立: 文本特征可以分为描述性特征（如文本的元数据）和语义性特征（如作者、标题和内容）。特征向量通常用于表示文本，其中信息增益、期望交叉熵和互信息等指标用于评估特征的重要性。 4. 特征集缩减: 这是文本挖掘中降低维度、提高效率的关键步骤，通过去除不相关或冗余特征来提升模型性能。 5. 知识模式提取: 这是指从文本中识别出有意义的模式或结构，如频繁词组、主题模型或情感分析模板。 6. 模型评价: 通过计算信息增益、期望交叉熵或互信息等统计量来评估模型的性能和特征选择的效果，确保提取的知识模式具有实际价值。 7. 国内外研究状况: 报告可能探讨了全球范围内文本挖掘领域的研究进展和挑战，包括各种系统的设计、算法优化以及应用案例。 这份PPT深入讨论了基于规则的机器翻译系统与文本挖掘的理论与实践，提供了丰富的国际实例，对于理解这两种技术的结合及其在实际应用中的作用具有重要价值。