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不借助于任何辞典工具而从Web中自动挖掘出术语的翻译,这是一项有趣且富有挑战性的工作.本文提供了一种基于部分平行Web语料的自动术语翻译方法.首先通过一个术语对,采用Web挖掘技术,获取潜在的匹配模式.接着,在用户对源术语进行翻译时,利用已获取的模式来抽取候选答案集,最后依据评分函数,对候选答案进行排序,并将结果以格式化的形式反馈给用户.本文依据三条层次规则,构造了候选答案的评分函数.实验结果表明,本文所构造的评分函数客观反映了不同匹配模式的不同重要性,且基于部分平行Web语料的方法能够很好地发现源术语的正确翻译,优于现有的技术方案. 相似文献
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针对专利文献句子偏长的特点,将统计机器翻译中的训练语料进行子句切割获取双语的子句序列,再采
用统计和规则相结合的策略来生成子句对齐,建立基于简单子句的双语语料来重新训练统计机器翻译系统,在一定程
度上改善了原有双语训练语料中的短语对齐和词对齐,可以更为深入地利用平行语料中蕴含的翻译信息,应用于专利
统计机器翻译中,在NTCIR-9的测试集上进行实验比较,获得较为满意的翻译效果。 相似文献
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双语语料库在机器翻译、跨语言信息检索以及翻译词典编纂等自然语言处理领域有着越来越重要的用途。该研究利用同族专利文献信息作为双语语料的来源,探讨了基于同族专利获取双语语料的可行性,以获取汉英双语语料为实例提出了双语语料的获取流程,同时进行双语对译部分的对齐规则的研究,从而构建出科技领域的平行双语语料库。最后,还阐述了该方法的相关注意事项以及应用前景。 相似文献
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我国已经开启全面建设社会主义现代化国家新征程。科技创新在党和国家发展全局中有着举足轻重的地位,规范统一的科学技术名词体系是科技创新、交流和传播的基础。作为中国科学技术名词规范化理论建设的成果,学者信娜创作的《术语翻译方法论》(科学出版社2021年11月出版)聚焦科技名词引进翻译的过程,总结术语翻译技巧,凝练出科技术语双语转化的策略体系。 相似文献
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专利技术术语的抽取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对专利中缺少技术关键词的问题,在对主要的术语抽取方法研究的基础上,引入C-value方法,修改了术语构词规则和术语度(termhood)计算公式,用PC-value值测量一个词语的术语度,提出了专利技术术语抽取的流程模型,实现了从专利中抽取技术术语.该模型分为四个阶段:①分词和词性标注; ②运用语言学规则取得可能术语列表; ③计算词语的术语度值,取得候选术语列表; ④领域专家评估并确定术语.实验结果证明,提出的方法能很好地抽取中文专利技术术语,在长术语的抽取和抽取精度上比C-value方法更具有优势. 相似文献
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[目的/意义]针对中文专利候选术语选取方法存在需要对不同的数据集分别制定不同的模式匹配规则、专利术语抽取准确性不高等问题，本文提出基于依存句法分析的中文专利术语选取方法，以提高中文专利术语抽取准确性。[方法/过程]主要包括依存句法分析、剪枝、生成依存子树等三个主要步骤。首先对中文专利进行依存句法分析，得到依存树，对依存树进行剪枝，去除不符合要求的依存关系，生成依存子树，从中选取连续词串作为候选术语，以抽取中文专利术语。[结果/结论]实验结果表明，与已有的中文专利候选术语选取方法相比，本文提出的基于依存句法分析的中文候选术语选取方法能够有效地提高中文专利术语抽取的准确性。 相似文献
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自动术语识别存在的问题及发展趋势综述 总被引：2，自引：0，他引：2
自动术语识别对于以内容分析为主的情报研究具有重要作用。在目前研究的基础上,重点分析自动术语识别存在的问题,包括词性过滤难以兼顾召回率和准确率、单词术语和低频术语的识别未引起足够重视、术语识别领域相关性有待加强等。最后阐述自动术语识别的多特征融合、机器学习方法、高质量和高隶属度的领域术语识别、新术语识别、语义识别等发展趋势。 相似文献
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面向领域中文文本信息处理的术语语义层次获取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
研究国内外现有术语语义层次关联的主要方法,针对如何获取术语语义层次内部结构的关键问题,构建术语语义层次获取流程,采用多重聚类方法获取层次关系,结合综合相似度计算方法提取层次内部的聚类标签,并选取一定的语料进行实验,验证该流程的合理性。 相似文献
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术语的抽取是领域本体构建的基础工作,决定了本体构建的质量.获取的术语除了要求有准确的短语识别率,还要求有较高的术语领域度.本文试图研究一种不依赖于背景语料的术语领域度筛选方法.本文的主要工作集中在两个方面:一是通过统计和规则相结合的方法从领域语料中抽取候选术语(短语),二是提出了通过候选术语的分布度、活跃度以及主题度进行计算的多策略术语抽取方法,并通过实验进行了验证和分析.实验结果表明,在小规模航空航天领域语料库上进行验证性实验后发现,在不大量增加计算时间复杂度的情况下,能够有效提高领域术语抽取的质量,获得令人较满意的结果. 相似文献
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Multilingual retrieval (querying of multiple document collections each in a different language) can be achieved by combining several individual techniques which enhance retrieval: machine translation to cross the language barrier, relevance feedback to add words to the initial query, decompounding for languages with complex term structure, and data fusion to combine monolingual retrieval results from different languages. Using the CLEF 2001 and CLEF 2002 topics and document collections, this paper evaluates these techniques within the context of a monolingual document ranking formula based upon logistic regression. Each individual technique yields improved performance over runs which do not utilize that technique. Moreover the techniques are complementary, in that combining the best techniques outperforms individual technique performance. An approximate but fast document translation using bilingual wordlists created from machine translation systems is presented and evaluated. The fast document translation is as effective as query translation in multilingual retrieval. Furthermore, when fast document translation is combined with query translation in multilingual retrieval, the performance is significantly better than that of query translation or fast document translation. 相似文献
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面向专利领域的机器翻译近年来已成为机器翻译的重要应用领域之一。本文提出了一个汉英专利文本机器翻译融合系统,该系统以规则系统为主导搭建,并把规则翻译方法和基于短语的统计翻译系统相结合。在融合系统中,规则系统主要负责源语言的分析和转换阶段的处理,生成相应的源语言句法分析树与转换树,并确定目标语言的基本句法框架。统计翻译系统则在目标语生成阶段根据生成的目标语句法结构寻找合适的对译词形,并产生最终的候选译文。通过利用自动评测指标对融合系统进行测试,融合系统的结果均优于单个规则系统和统计系统的结果,表明了融合方法的有效性和可行性,可以改善系统的翻译性能,提高翻译质量。 相似文献
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Using Statistical Term Similarity for Sense Disambiguation in Cross-Language Information Retrieval 总被引：2，自引：0，他引：2
Mirna Adriani 《Information Retrieval》2000,2(1):71-82
With the increasing availability of machine-readable bilingual dictionaries, dictionary-based automatic query translation has become a viable approach to Cross-Language Information Retrieval (CLIR). In this approach, resolving term ambiguity is a crucial step. We propose a sense disambiguation technique based on a term-similarity measure for selecting the right translation sense of a query term. In addition, we apply a query expansion technique which is also based on the term similarity measure to improve the effectiveness of the translation queries. The results of our Indonesian to English and English to Indonesian CLIR experiments demonstrate the effectiveness of the sense disambiguation technique. As for the query expansion technique, it is shown to be effective as long as the term ambiguity in the queries has been resolved. In the effort to solve the term ambiguity problem, we discovered that differences in the pattern of word-formation between the two languages render query translations from one language to the other difficult. 相似文献
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[目的/意义]针对专利主题分析中以词为基本单位会造成专利中的多词术语难以被识别、主题模型结果不佳的问题,提出融入术语的专利主题发现模型,以解决该问题。[方法/过程]模型首先引入类别熵,有效地识别出专利文献中的术语;然后利用泛化波利亚瓮模型增加语义相似术语分配到同一主题的概率,以缓解术语作为基本主题模型分析单位所带来的数据稀疏性问题。[结果/结论]实验结果表明本文提出的模型包含的术语信息提高了主题生成的质量,使主题表示具有更强的可读性和主题判别性。 相似文献
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从信息分析的实际需求出发,对与电动汽车相关的5 405条专利数据进行术语抽取、生僻术语识别和字段比较研究。结果显示关键短语抽取的方法可行,互信息抽取的术语所在文档的平均文档长度更接近集合的平均文档长度;摘要和First Claim字段的术语存在一定差别,但对分类或聚类同等重要;生僻术语识别算法能够发现生僻词和高频词的对应关系。研究结论可以为专利文本挖掘和专利信息分析提供结果和方法,并为信息分析工作提供所需的参考术语。 相似文献
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汉英词典作为沟通中文与英语两种不同语言的桥梁,是中国与世界交流的工具。在信息时代飞速发展的今天,双语词典的自动构建技术在机器翻译和跨语言检索领域起着重要的作用,本文对双语词典的自动构建方法和其中的关键技术进行了比较全面的分析和总结,并提出一种从汉英平行语料库中抽取双语词语,自动构建双语词典的方法,在实现汉英句子级对齐后,对双语语料分别进行分词和词性标注处理,通过抽取汉英词语单元并计算其关联概率来实现汉英的词语对齐,最终生成双语词典。该方法在对真实语料的双语词典构建实验中取得了较好的结果,词对齐效果优于传统的IBM模型方法。 相似文献