英文专利文本模板自动抽取技术

"面向英文专利文本单语模板的自动抽取方法 (2010年) - 周俏丽, 蔡东风, 张桂平 - 沈阳航空航天大学知识工程研究中心" 本文探讨了一种面向英文专利文本的单语模板自动抽取方法，主要针对机器翻译领域，特别是在专利文本自动翻译中的应用。基于模板的机器翻译方法结合了经验主义和理性主义规则，利用双语翻译模板来转化源语言到目标语言的文本。由于专利文本的特性——形式规范、语言严谨、结构性强，这种方法特别适合用于构建模板库。 该自动抽取方法包含以下步骤： 1. 文本结构分析与分类：首先，分析专利文本的结构，并对其进行分类，理解其内在的组织模式。 2. 句子组块分析：接着，对句子进行拆分和分析，识别出组成句子的基本结构单元，即句块。 3. 句型分析：通过分析不同类型的句块，识别出句子的固定结构部分和可变部分。 4. 模板确定：最后，确定出可以作为模板的固定部分，并找出能够泛化的部分，从而自动抽取专利文本的模板。 实验结果证实了这种方法在自动获取专利文本模板上的有效性。然而，传统的手工构建模板库的方法效率低且成本高，不适合处理大规模语料库。相比之下，自动获取模板的方法更具优势，尽管一些基于类比学习或结构对齐的方法需要高精度的句法分析，它们在处理专利文本时可能不适用。 文章指出，模板库的数量和质量直接影响基于模板的翻译系统的翻译质量。因此，自动抽取模板对于构建大规模模板库和提升翻译系统性能至关重要。该研究为专利翻译领域的机器翻译提供了新的思路和技术支持，有助于提高翻译效率和准确性。 关键词：模板自动获取、机器翻译、专利翻译 中图分类号：TP391.1 doi：10.3969/j.issn.1007-1385.2010.04.009 文献标识码：A 这项工作发表于2010年，由沈阳航空航天大学知识工程研究中心的周俏丽、蔡东风和张桂平共同完成，展示了在专利文本处理中自动化技术的重要性和潜力。