汉英专利翻译：动-介兼类词识别方法

"这篇论文研究了汉英专利机器翻译中动-介兼类词自动识别的问题，提出了一种基于规则的识别方法。该方法利用边界感知原则、兼类词的句法语义属性和上下文信息，设计了兼类排歧规则，针对动词和介词两种情况分别制定了识别策略。实验结果显示，这种方法能有效识别动-介兼类词，有助于提高翻译质量。" 在专利翻译中，兼类词的准确识别是关键挑战之一。汉语中的兼类词可以同时具备动词和介词的特性，如“为”在不同语境下可以有不同的词性，这给机器翻译带来了困难。例如，在"化合物A的盐可以为药理学可接受的盐"中，“为”作为动词，而在"本发明可以为该装置提供技术支持"中，“为”则作为介词。这种灵活性增加了翻译的复杂性。 论文提出的解决方法基于一系列规则，首先，规则设计考虑了兼类词在句子边界处的角色，因为它们在不同位置可能体现出不同的词性。其次，通过分析兼类词的句法和语义特征，比如是否能构成介词短语、是否能作为句子的核心动词等，来辅助判断。最后，结合语境信息，如前后词汇的搭配，进一步确定其词性。通过这些规则，可以实现动-介兼类词的自动化识别，从而提升机器翻译的准确性。 专利机器翻译在国际科技交流中起着至关重要的作用，尤其是在处理大量专利文档时，人工翻译效率低下，机器翻译成为必需。然而，汉语专利文献的特殊性，如长句、复杂句法和专业术语，使得机器翻译面临挑战。动-介兼类词的识别是其中的关键环节，因为它直接影响到句子的理解和翻译质量。因此，这项研究对于优化机器翻译系统，提高翻译准确度，尤其对于科技文献的快速准确传递具有重要意义。 通过实验验证，该方法在实际应用中表现出了良好的性能，证明了规则驱动的兼类词识别策略的有效性。这种方法不仅有助于改进现有的汉英专利机器翻译系统，也为其他语言的兼类词处理提供了参考框架。未来的研究可能会进一步探索如何将这种方法扩展到更多类型的兼类词，或者结合深度学习等先进技术，实现更智能的词性识别和翻译质量提升。