藏语语义分析在机器翻译中的应用研究

"这篇论文探讨了基于藏语语义分析的机器翻译技术研究，主要关注藏汉机器翻译的挑战和解决策略。论文指出，藏语的语序、虚词使用和外来词翻译问题是藏汉机器翻译的主要难点。作者提出了一种结合藏语本体特征的语义信息的方法，以改进藏汉机器翻译效果。实验分析表明，这种方法在基于短语和句法的翻译模型上表现良好，适用于藏汉机器翻译系统。" 藏汉机器翻译技术的研究，相较于汉英翻译，面临独特的挑战。首先，藏语和汉语的语序结构有显著差异，藏语采取的是谓语后置的语序，这使得直接照搬汉英翻译策略变得困难。其次，藏语的虚词，尤其是格助词，种类繁多且用法复杂，它们在句子中的角色至关重要，但与汉语的隐性虚词使用方式不同，藏语虚词是以显性方式存在于句子中，增加了翻译的复杂性。例如，藏语的格助词可以细分为排除、对象、施事等多种类型，而连词和助词也有各自的分类。 为了应对这些挑战，论文提出了一个创新的解决方案，即在藏语短语句法树库的基础上，融入藏语的本体特征的语义信息。这种方法考虑了藏语语义层面的细节，以增强翻译的准确性和自然性。通过实验对比，基于短语和句法的翻译模型在引入语义信息后，其性能得到提升，证明了该方法在藏汉机器翻译系统中的有效性。 藏语的外来词翻译也是问题之一。由于部分外来词是直接根据汉语意义人工翻译，导致一致性问题，进一步加大了机器翻译的难度。基于短语的翻译模型主要研究词语成为短语的概率，而基于句法的模型则关注词汇和短语在逻辑和句法结构上的关联。然而，这两种模型都没有充分考虑藏语的语义特性。 这篇论文对藏汉机器翻译技术进行了深入探讨，强调了语义分析在解决藏语虚词翻译问题上的关键作用，并提供了一种新的方法来改善藏汉机器翻译系统的性能。这一研究对于推动藏语信息处理和跨语言交流具有重要意义。