机器翻译技术：双语语料库的对齐与知识获取

"本文主要探讨了英汉双语语料库在机器翻译中的词对齐实验，重点关注了当前方法存在的问题以及改进策略。在机器翻译原理的背景下，文章阐述了为何需要自动获取知识，获取哪些知识，以及如何获取这些知识。内容涵盖了双语语料库的对齐加工，如句子对齐、词汇对齐和结构对齐，以及翻译知识的获取，包括词典知识、结构转换知识等。" 在机器翻译领域，英汉双语语料库词对齐实验是至关重要的一步，它涉及到对两种语言之间对应词汇的准确识别，以提高机器翻译的质量。当前的词对齐方法存在一些问题，如统计方法依赖大规模语料库，但在数据不足时效果不佳；词典方法虽然方便，但因译文覆盖率低，导致对齐召回率偏低。为了改进这些问题，研究者提出在小规模语料库中提高统计学习质量和引入基于词典的模糊匹配，同时利用语义词典，通过基于语义类的对齐来增强对齐准确性。 自动获取知识是解决机器翻译系统现有不足的关键，特别是在互联网时代，对机器翻译的需求日益增长。机器翻译系统当前面临的主要问题是知识获取瓶颈，即手工编写规则的方式效率低下且难以扩展。因此，从双语语料库中自动获取翻译知识成为了解决这一问题的有效途径。知识包括单语层面的词汇、语法和语义信息，以及双语层面的翻译规则、词典知识等。 获取知识的方法多样化，包括手工获取、智能人机交互、统计方法（如HMM和PCFG）、机器学习方法（如决策树和归纳学习），以及基于实例的方法等。在翻译知识获取过程中，涉及数据预处理、知识挖掘和知识评价等步骤。语料库是这些方法的基础，尤其是双语语料库，它们是自然语言数据的集合，用于训练统计语言模型和相关系统的评估。 双语语料库的建设包括句子对齐和词汇对齐等，这些对齐技术有助于构建翻译知识库。语料库语言学作为一门学科，研究如何有效地处理和利用这些语料，以获取关于自然语言规律的知识。单语语料库和多语语料库各有其特点和应用，而双语语料库则在翻译知识获取中扮演着核心角色，通过对其对齐和加工，可以自动发现并提取翻译规则，从而提升机器翻译系统的性能。