RBMT引导的英汉双向混合机翻译系统设计与性能评估

本文主要探讨了一种由规则主导型机器翻译(RBMT)指导的英汉双向混合机器翻译系统。该系统由中国电子信息产业发展研究院开发，结合了语言学知识模型和数据驱动的统计方法。核心内容包括系统的设计框架和技术细节。 首先，系统的设计注重规则的引导作用，即在翻译过程中，规则起到了关键的控制和优化作用。这涉及到了从平行语料库和可比语料库中精细地提取术语和翻译模板，这些资源对于确保翻译的准确性和一致性至关重要。平行语料库提供了源语言和目标语言的对应文本，而可比语料库则允许比较不同语言之间的表达方式，帮助系统学习和模仿母语英语中的多词表达(MWEs)，如固定搭配或习语。 数据驱动的统计方法在这个系统中扮演了重要角色，它通过分析大量语料库数据，学习词汇之间的翻译模式和偏好。这些方法有助于提高翻译的质量，尤其是在处理未见于规则中的新句型或表达时，统计模型能基于类似上下文的模式进行推测。 语言学知识模型则是另一个关键技术组件，它融入了对语言结构、语义和语用的深入理解，使得系统能够更准确地处理复杂的语言现象，如长距离依赖、多义词选择等。这种结合规则和统计的方法，使得混合机器翻译系统在保持灵活性的同时，也具备了较高的翻译精确度。 论文详细展示了系统在实际应用中的综合性能评估，包括翻译准确率、流畅性、一致性等方面的量化指标。通过实例展示了该系统的成功应用，证明了其在跨语言交流中的实用价值。最后，作者还提出了未来的研究方向，可能会探索如何进一步优化规则与统计的结合，提升系统的智能水平，以及如何扩大术语库和多词表达的学习范围，以适应更多领域的翻译需求。 这篇论文为规则主导型混合机器翻译技术的发展提供了一个具体而深入的实践案例，展示了如何有效地利用语言学知识和统计方法来提升机器翻译的质量和效率，对于推动机器翻译技术的进步具有重要的理论和实际意义。