知识库强化与统计模型:日语时间表达式识别与精确翻译研究
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更新于2024-08-08
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该论文"日语时间表达式识别与日汉翻译研究"(发表于2014年的北京大学学报自然科学版,第50卷第1期)主要探讨了在日语时间表达式处理领域的创新方法。作者赵紫玉、徐全安、张玉洁和刘江鸣针对日语中的时间表达问题,提出了一种新颖的识别策略,它基于自定义知识库和强化规则集的结合,同时运用统计模型,如条件随机场(CRF),以提升识别的精确性和泛化能力。
研究的核心在于利用细致的时间表现Timex2标准来细化日语时间表达式,并充分考虑了日语时间词的独特性。他们构建并不断扩展和重构知识库,以便根据识别结果优化和更新基于知识库的规则集。这种方法确保了识别规则的适应性和有效性。
此外,论文还关注到了翻译环节,通过对比基于短语的翻译模型和统计机器翻译(SMT)在翻译日语时间词上的精度,强调了规则翻译的重要性。实验证明,采用知识库强化的规则集和CRF统计模型进行日语时间表达式识别,开放测试的F1值达到了0.8987,显示出较高性能。
在关键词部分,"知识库"、"规则"、"统计模型"和"统计机器翻译"是文章的关键技术手段,而"时间词平行字典"则是翻译过程中的重要工具,它的存在有助于提高翻译的精度和召回率。
这篇论文不仅贡献了一个有效的方法来识别日语时间表达式,而且也对如何结合规则和统计模型进行翻译提供了有价值的见解,对于自然语言处理特别是跨语言时间表达理解的研究具有重要价值。
2013-03-21 上传
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