自然语言处理导论 课件 第12章 统计机器翻译和神经机器翻译_第1页
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《自然语言处理导论》第12章统计机器翻译和神经机器翻译机器翻译随着网络的普遍应用，世界经济一体化进程的加速和国际社会交流的日渐频繁，语言障碍已经成为二十一世纪社会发展的重要瓶颈。人工翻译已经不能满足迅猛增长的翻译需求，人们对机器翻译的需求空前增长。

2一、基于规则的机器翻译

1.

直接翻译法直接翻译法简单的将文本划分成一个一个单独的词语进行翻译，然后进行轻微的形态调整，再加以润色，从而让整句话看起比较正常。但由于是逐字翻译，其输出后的语句通常与输入的句子有一定偏差。2.

转换翻译法转换翻译法与直接翻译完全不同，研究人员先决定被翻译句子的语法结构，然后再调整句子的整体结构。这样的翻译方法可以令被翻译的句子有着比较完整的结构，而不是逐字进行翻译输出。3二、基于实例的机器翻译系统在执行翻译过程时，会先对翻译句子进行适当的预处理，然后将其与实例库中的翻译实例进行相似性的分析，最后，根据找到相似实例的例文从而得到翻译句子的翻译文章。但是基于规则的英译日非常复杂。日语的语法结构与英语完全不同，所有的单词必须重新排列，并追加新单词。比方说，需翻译一个简单的句子：“I’mgoingtothecinema。”如果已经翻译过另外一个类似的句子：“I’mgoingtothetheater”，而且可以从词典中找到“cinema”这个单词。那么所要做的是找出两个句子的不同之处，然后翻译这个有差异的单词，但不要破坏句子的结构。拥有的例子越多，翻译效果越佳。4三、基于统计的机器翻译统计型机器翻译早在1990年早期便有了雏形，当时IBM研究中心的一台机器翻译系统首次问世，虽然它不了解翻译语言的规则和语言学，但它会分析两种语言中的相似文本，并试图去理解其中的模式。这种翻译模式是在相同的一个句子中用两种语言来分割成单词，接着进行相互匹配。然后将这种操作重复数亿次，并对每个单词的匹配结果进行统计，假如统计单词“DasHaus”被翻译成“house”、“building”、“construction”的次数中“house”占最多，那么该机器就会采用这个翻译。这种方法比之前直接翻译或者是其他的方法更高效且准确，而且只要使用的文本越多，它的翻译效果就越佳。5三、基于统计的机器翻译6短语长度为1的翻译示例

位变模型的功能示例

四、基于神经网络的机器翻译神经网络机器翻译的做法类似利用中间语言。假定原文是一组具体的特征，可以将它进行编码，然后让其他神经网络通过解码将其还原成文本，但是要用另外一种语言。解码器只知道自己的语言，它并不知道原本的特征，但是它可以用英语等其他语言进行表述。一个神经网络只负责将句

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