【摘 要】
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基于实例的机器翻译(EBMT)是一种高效的机器翻译方法,如何快速地从海量实例模式库中找出与待翻译句子相似的候选实例,是EBMT研究的关键技术之一.统计分析维吾尔语单词字母的
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基于实例的机器翻译(EBMT)是一种高效的机器翻译方法,如何快速地从海量实例模式库中找出与待翻译句子相似的候选实例,是EBMT研究的关键技术之一.统计分析维吾尔语单词字母的分布特征,构造了基于维吾尔语单词的倒排索引散列表,在等概率条件下,平均查找长度为1.59;依据散列冲突的同义词在维吾尔语料中出现的频率作为权值.提出了一种新颖的解决散列冲突的算法:同义词次优树算法.实验显示,算法的性能比传统的顺序查找和二分查找算法分别高出了27.5%,21.8%,证明了该算法在EBMT中有较高的检索效率.
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