机器翻译：双语语料库对齐与词汇对齐技术

"本文主要探讨了双语语料库的对齐技术，特别是词汇对齐在机器翻译原理中的应用。文章介绍了基于统计的词汇对齐方法，如Brown、Gale等人的工作，以及同现测度函数在词汇对应抽取中的作用。此外，还讨论了自动获取翻译知识的重要性、内容和方式，包括从双语语料库中提取词典知识、结构转换知识和译文选择知识等。" 双语语料库的对齐技术是机器翻译领域的一个关键环节，它涉及到将两种语言的数据对齐，以便从中学习翻译模式。词汇对齐是这一过程的核心部分，旨在确定一个语言中的单词或短语在另一种语言中的对应翻译。这种方法通常基于统计模型，通过对大规模双语语料库进行分析，计算出不同词对之间的翻译概率。 例如，Brown等人提出的方法利用最大期望(EM)算法迭代训练词汇的翻译概率。然而，这种方法面临的问题是参数空间过大，可能导致陷入局部最优解。Gale和Church提出的基于同现的词汇对应抽取则通过使用联列表、互信息、Dice系数或对数似然比等同现测度函数，来识别可能的词汇对应关系。 自动获取翻译知识是解决传统机器翻译系统中存在的知识瓶颈问题的关键。随着互联网的快速发展，对机器翻译的需求增加，而现有的系统往往无法满足用户需求。因此，从双语语料库中自动获取各种知识成为了解决这一问题的重要途径。这些知识包括单语层面的词汇信息（如分词、词性标注）、语法结构（如句法分析）、语义理解（如词义排歧、聚类分析），以及双语层面的翻译知识、词典知识、结构转换知识和译文选择知识等。 知识获取的过程通常包括数据预处理、知识挖掘和知识评价。双语语料库的对齐加工是这一过程中的重要步骤，它涉及句子对齐、词汇对齐和结构对齐等任务。语料库，尤其是双语语料库，是构建和评估自然语言处理系统的基础，它们为统计语言学模型的训练提供了大量真实数据。 双语语料库的对齐技术和翻译知识的自动获取对于提高机器翻译系统的性能至关重要。通过统计方法、机器学习和智能人机交互等多种手段，我们可以不断优化这些技术，从而推动机器翻译领域的发展。