【摘 要】
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词语对齐是跨语言自然语言处理领域的一个基本问题,许多基于双语语料库的应用(如SBMT、EBMT、WSD、词典编纂)都需要词汇级别的对齐。以往词语对齐方法对双语词典在对齐中的作
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词语对齐是跨语言自然语言处理领域的一个基本问题,许多基于双语语料库的应用(如SBMT、EBMT、WSD、词典编纂)都需要词汇级别的对齐。以往词语对齐方法对双语词典在对齐中的作用的研究都不够深入。本文重点研究利用由多部人读双语词典扩充双语词典的规模来改善对齐质量。在Ker的基于类的词语对齐方法研究和实践的基础上,提出了一个利用大规模双语词典进行汉英词语对齐的方法。该方法利用双语词典计算的词语相似度,位置和词性信息进行词语对齐,并通过对齐窗口得到了多对多的词语对应。用该方法建造的汉英词语对齐系统,最终在中文句子平均单词数是24.8,英语句子的平均单词数为34.5的650对中英语句子的测试集下,取得了准确率84.0%下召回率62.9%的结果。在对齐算法上,本文在下面几点上对Ker的词语对齐算法做了改进和创新:1.对Ker的算法中相对位置偏移量的计算方式做了改进,并在开始对齐前通过词语相似度选择对齐锚点来改善对齐质量。2.提出对齐窗口的概念,通过在对齐过程中设置对齐窗口,可以找到多对多的词语对应。
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