【摘 要】
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机器翻译系统是人类使用计算机来处理自然语言的一个工具,为了能实现机器翻译,其涉及的领域包括数学,语言学,计算机科学,甚至延伸到艺术,其它科学乃至工业领域.对于开发者和
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机器翻译系统是人类使用计算机来处理自然语言的一个工具,为了能实现机器翻译,其涉及的领域包括数学,语言学,计算机科学,甚至延伸到艺术,其它科学乃至工业领域.对于开发者和研究工作者来说,都始终梦想能有一个完美的机器翻译系统,一旦一个完美的机器翻译系统公布于世,那将是人类文明史上的一个里程碑.从机器翻译的诞生到现在,人们已经提出了多种机器翻译的方法,基于实例的方法是基于语料库的第三代机器翻译方法中的一种,该方法最先由日本科学家提出来,并成功的运用到机器翻译的实际工程项目中去.其他国家也有相关研究的报道,在国内,有关学者在该方法领域做了许多基础理论研究工作,但是至今没有人完成一个完整的面向应用的基于实例的机器翻译系统.该文探讨了把中文翻译成英文,基于知网的实例机器翻译系统的构建,其主要贡献是:1)改进了原来基于知网的词汇相似度计算的数学模型,解决了在加权平均的过程中,其中某些义原类不存在而带来计算结果偏小的问题.2)提出了基于某特定上下文的词汇相似度的校正公式,对该公式,从理论上做了严格的推导,分析说明了该公式是符合实际的一个近似公式.3)提出了计算两个句子相似的数学模型,并从统计学的角度,对该模型的数学计算公式给出了解释.4)设计完成了整个系统,给出了系统构建中主要流程的一些算法.主要包括实例库的构建,入库算法,词汇相似计算算法和翻译算法.
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