词向量与统计短语对齐：汉维医学双语术语抽取对比研究

"这篇研究论文主要探讨了基于汉维医疗平行语料的双语术语抽取技术，目的是提高汉语和维吾尔语医学领域的机器翻译质量，解决人工处理大量医学术语的效率问题。研究中，作者自建了45216句汉语医疗语料和23996句维语对应翻译，以及65394条汉语医学词汇和31421条维语术语。通过词向量表示的方法进行了双语术语抽取实验，取得了25.12%的准确率。同时，比较了传统的统计短语对齐抽取技术，该技术在相同数据集上的准确率为27.28%。尽管新方法需要更多的平行语料支持，但两种方法都能提升汉维医学领域机器翻译的质量，实现了术语抽取和翻译的自动化。关键词包括双语术语抽取、词向量、机器翻译、平行语料库和GISAA++。" 本文是2018年9月发表在《内蒙古大学学报（自然科学版）》上的一篇科研论文，主要关注的是在汉语和维吾尔语医学领域的双语术语抽取技术。针对机器翻译过程中大量医学术语的处理难题，研究人员提出了一种基于词向量表示的新方法。他们首先构建了大规模的汉维医疗平行语料库，通过人工翻译和词汇采集，准备了丰富的实验数据。然后，利用词向量技术设计了双语术语抽取的实验，结果显示这种方法的准确率为25.12%。作为对比，传统的统计短语对齐技术在相同语料上的准确率为27.28%。 双语术语抽取是构建双语术语词典的关键步骤，对于机器翻译尤其重要，因为它能够确保不同语言之间相同概念的准确对应。词向量模型，如Word2Vec或GloVe，能够捕获词汇的语义信息，从而帮助识别具有相似含义的专业术语。然而，新方法的实验结果表明，它可能更依赖于大量的平行语料来达到更好的性能。 此外，文章还强调了双语术语词典在机器翻译中的核心作用，特别是在多语言信息交流日益频繁的今天。无论是基于词向量的创新方法还是传统的短语对齐技术，它们都在提高汉维医学领域翻译质量方面展现出潜力，有助于实现术语提取和翻译的自动化，从而减轻人工负担，提高效率。这项研究对于进一步优化跨语言翻译系统，特别是涉及专业领域的翻译，提供了有价值的参考。