蒙古语与汉语机器翻译的实例相似度检测方法

"基于实例相似度检测的蒙汉机器翻译方法" 本文主要探讨了一种创新的蒙汉机器翻译方法，该方法特别关注内蒙古地区的机器翻译需求和技术提升。文章发表于《北京工业大学学报》2017年9月的第43卷第9期，由苏依拉、刘婉婉和乌尼尔共同撰写。该研究受到了国家自然科学基金和内蒙古自治区自然科学基金的支持。 在当前蒙汉机器翻译能力不足和手段落后的背景下，研究者提出了一种基于实例的翻译策略。该策略的核心是利用不同粒度的对齐技术来处理蒙汉双语语料库。通过对语料库中的实例进行细致的分析和比较，研究者运用相似度算法来匹配和重组语言片段，从而生成高质量的译文。 实验结果显示，采用实例库相似度检测的方法对于特定领域的蒙古语翻译效果显著，能有效提升翻译的质量。这种方法尤其适用于那些具有特定领域特征或专业术语的文本翻译，例如科技、法律或医学文档。通过实例库的匹配和对比，机器可以更好地理解和处理语言的复杂性，减少翻译错误，提高准确性。 关键词包括实例机器翻译、蒙古语、相似度算法和对齐技术。这些关键词揭示了研究的主要关注点和核心技术。实例机器翻译是一种依赖于已有的翻译实例库来生成新译文的技术，它比传统的统计机器翻译更注重上下文和实例的匹配。蒙古语作为研究的对象，突显了这一方法在少数民族语言翻译中的潜在应用。相似度算法是实现实例匹配的关键，通过计算语料库中实例之间的相似程度，来决定最佳的翻译选择。对齐技术则涉及到将源语言和目标语言的句子对应起来，以便进行有效的学习和翻译。 该研究为蒙汉机器翻译提供了一个新的视角和工具，对于提高蒙古语的自动翻译水平具有积极的推动作用。其贡献在于通过实例相似度检测优化了翻译过程，有望在实际应用中进一步提升翻译质量和效率。未来的研究可能将进一步探索如何扩大实例库，优化相似度算法，以及如何更好地适应不同领域的翻译需求。