哈萨克语句子相似度计算：实例翻译中的关键技术

哈萨克斯坦语句子相似度计算方法的研究与实现是针对自然语言处理领域的一个重要课题，特别是在跨语言交流如哈萨克语和汉语的机器翻译（Machine Translation, MT）中，翻译质量的提升依赖于准确有效地评估源语言句子与目标语言句子之间的相似度。本文由沙力木别克·毕山汗和古丽拉·阿东别克两位作者合作完成，他们来自新疆大学信息科学与工程学院。 在基于实例的机器翻译（Example-Based Machine Translation, EBMT）框架下，一个核心挑战是如何快速匹配输入句子与数据库中的相关实例，以提供最合适的翻译。为了优化这一过程，研究者提出了一种创新的哈萨克语句子相似度计算方法。该方法综合运用了词特征（word feature）和向量特征（vector characteristic），通过同义词替换技术来增强模型的表达能力。同义词替换在句子相似度计算中起到了关键作用，它不仅提高了翻译的准确度，还使得算法更能适应哈萨克语的复杂性，如多义词和表达方式的多样性。 算法的核心部分包括一个快速查找模块，其设计目的是在庞大的实例库中快速定位可能的相关实例集。通过高效的检索策略，这个模块显著提升了实例句子查找的速度，从而减少了整个翻译过程中的时间消耗。这不仅有利于提高翻译系统的实时性，也使得翻译结果更具可靠性。 论文的研究成果主要体现在以下几个方面： 1. **哈萨克语句子表示**：通过结合词特征和向量特征，构建了一种能捕捉句子语义信息的表示模型，有助于量化不同句子间的相似度。 2. **同义词替换策略**：利用同义词库，研究者设计了一种策略，在计算相似度时替换出现的同义词，增强了模型对词汇变化的适应性。 3. **快速查找模块**：通过高效的搜索算法，优化了实例匹配过程，显著提高了系统性能。 4. **实证分析**：通过实验验证，展示了提出的相似度计算方法在实际应用中的效果，证明了其在提高翻译质量和速度方面的有效性。 关键词：基于实例的机器翻译、同义词替换、哈萨克语句子相似度、机器翻译技术。 这篇研究论文在哈萨克语机器翻译领域的句子相似度计算方法上做出了重要贡献，对于跨语言文本处理技术的发展具有实际价值。