融合语音字形的音译单元对齐方法提升机器翻译准确性

"基于字形与语音的音译单元对齐方法" 本文主要探讨的是如何解决在汉英机器音译过程中由于单纯依赖语音或字形的音译方法导致的误差问题。传统的音译方法通常分为基于语音和基于字形两种，但每种方法都有其局限性。基于语音的方法可能无法准确捕捉汉字的特殊发音特征，而基于字形的方法则可能忽视了语音的发音规律。为了克服这些局限，文章提出了一种融合语音和字形的音译单元对齐方法。 这种方法的核心是结合统计学和规则推理的理论，通过建立N-gram模型来处理音译单元的对齐。N-gram模型是一种常用的统计语言模型，它可以用来预测序列中下一个元素的概率，从而帮助确定最佳的音译路径。在文中，作者设计了四个实验，分别对比了新方法与仅基于语音或字形的传统方法的性能。 实验结果表明，融合语音和字形的音译单元对齐方法显著提高了机器音译的准确性。这表明，同时考虑汉字的字形和语音特征对于提高音译质量至关重要。这种方法的应用有助于改进现有的机器翻译系统，尤其是在处理中文到英文的音译任务时，可以减少误译，提高翻译的自然度和可理解性。 文章发表于《北京大学学报(自然科学版)》第52卷第1期，展示了北京交通大学计算与信息技术学院的研究成果。通过这一创新性的研究，不仅为机器音译领域提供了新的解决方案，也为未来跨语言信息处理和自然语言处理技术的进步奠定了基础。