藏语语义分析驱动的机器翻译技术研究与应用

藏语语义分析的机器翻译技术研究在2015年由真、万福成、洪志和玺宏等人探讨，针对藏汉语言间的独特挑战进行深入研究。相较于汉英机器翻译，藏汉翻译面临的主要难题包括： 1. 语序差异：藏语的特点是将谓语置于句末，这与汉语和英语的主谓宾顺序显著不同，翻译时需要考虑这一结构转换。 2. 虚词复杂性：藏语中的格助词种类繁多，如排除、对象、施事等，用法差异大。它们在句子中起着关键作用，翻译时不仅需要理解其功能，还要处理它们在上下文中的显性表达方式，与汉语的隐性表达形成鲜明对比，增加了翻译的难度。 3. 外来词翻译问题：藏语中有许多根据汉语意义人工翻译的外来词，这导致了翻译的一致性和准确性的问题，对于机器翻译来说是个挑战。 在研究方法上，文章提到了两种常见的模型：基于短语的机器翻译模型，它侧重于词语组合的概率分析；和基于句法的机器翻译模型，关注词、短语和句子的逻辑、句法关系，通过构建源语言和目标语言的句法树进行映射。然而，这两种模型在处理藏语语义的复杂性上都存在局限。 论文的作者们提出了一种融合藏语本体特征语义信息的方法，旨在解决这些问题。他们利用藏语短语句法树库，结合藏语特有的语义信息，试图提升翻译系统的性能。实验结果显示，这种方法在处理藏汉机器翻译任务时展现出较好的效果，表明了对藏语语义分析在实际应用中的价值。 这篇论文深入研究了藏语的特殊语法和词汇特性，并探讨了如何通过语义分析来改进机器翻译系统，以适应藏汉语言的翻译需求。这对于提高跨语言交流的效率和质量具有重要意义。