人机翻译英语被动句相似度的向量距离测算

发布时间：2018-06-21 16:29

  本文选题：在线机译 + 被动句　； 参考：《西安交通大学学报(社会科学版)》2016年03期

【摘要】：基于语料库翻译学和文本挖掘的方法,提出了一种将向量空间模型与主成分分析相结合的向量距离算法,用以测算在线机器翻译("在线机译")与人工翻译在对应翻译英语被动句上的相似度。测算结果表明,人工译本和在线机译都体现了英语被动句翻译的不对等性,均将少量英语被动句译成汉语被动句。研究结果或为译本对比及文本相似度的测量提供一种新的数理统计算法,从而更加客观、科学地对比译本之间的异同。
[Abstract]:Based on the methods of corpus translation and text mining, a vector distance algorithm combining vector space model with principal component analysis (PCA) is proposed. To measure the similarity between online machine translation ("online machine translation") and manual translation in the corresponding translation of English passive sentences. The results show that both the artificial translation and the online translation reflect the non-equivalence of the translation of English passive sentences, and a small number of English passive sentences are translated into Chinese passive sentences. The results may provide a new mathematical statistical algorithm for the comparison of translations and the measurement of text similarity, so as to compare the similarities and differences between versions more objectively and scientifically.
【作者单位】： 西安交通大学外国语学院;
【基金】：教育部社科规划项目(15YJA740016)
【分类号】：H315.9

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本文编号：2049478