论文部分内容阅读
调整是基于范例推理（ＣＢＲ，Ｃａｓｅ－Ｂａｓｅｄ Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ）是最关键的一步，而以调整为指导的检索方法（ＡＧＲ，Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ－Ｇｕｉｄｅｄ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）是ＣＢＲ研究中的重要方法之一。该文给出了一种基于范例推理的机译系统的以调整为指导的检索方法，并介绍了实现此方法的范例表示及调整策略。该方法比较好地降低了调整阶段的复杂性，提高了机译的效率和质量。