机器翻译智能化的语言学路径研究

发布时间：2022-01-04 10:42

　　实现语言层面转换的基本正确是短期内机器翻译所追求的目标。神经网络机器翻译系统的语言学可解释性问题、语料库隐含知识和外部知识的充分利用问题、机器翻译学习方法问题是目前机器翻译亟需解决的问题。语料互联路径、语料库语用认知处理路径、语境脑神经学习路径是机器翻译智能化的必经路径。语境语料库重构和句子优化提取算法实验等先行性探索实验结果表明:语言学路径可以大幅提升机器翻译质量,也验证了从语言学角度介入神经网络机器翻译的可行性。 

【文章来源】：外语电化教学. 2020,(02)北大核心CSSCI

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

未入库章节PNMT(语境优化)句子优化提取算法BLEU值截图

3篇海洋生态方面的论文摘要PNMT(语境优化)句子优化提取算法BLEU值截图

【参考文献】：
期刊论文
[1]英语双关语汉译的成语仿拟偏离测距模型研究[J]. 赵会军,蒋国武.  上海翻译. 2019(05)
[2]机器翻译伦理的挑战与导向[J]. 任文.  上海翻译. 2019(05)
[3]神经网络机器翻译之语境式学习[J]. 杨寅冬,姚洁.  太原师范学院学报(自然科学版). 2019(03)
[4]词向量及其在自然语言处理中的应用[J]. 冯志伟.  外语电化教学. 2019(01)
[5]神经机器翻译综述[J]. 高明虎,于志强.  云南民族大学学报(自然科学版). 2019(01)
[6]神经机器翻译综述[J]. 李亚超,熊德意,张民.  计算机学报. 2018(12)
[7]基于量化模型的100例商务英语双关语可译度研究[J]. 赵会军,陈宏川.  外国语文. 2018(02)
[8]如何将认知语言学的洞见带入机器翻译研究?[J]. 徐英瑾.  西南民族大学学报(人文社科版). 2018(03)
[9]一种基于Word2Vec的训练效果优化策略研究[J]. 王飞,谭新.  计算机应用与软件. 2018(01)
[10]机器翻译中的语用自动调序[J]. 赵会军,安岩.  西安外国语大学学报. 2017(04)



本文编号：3568189