【摘 要】
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传统翻译方法存在翻译不准确的问题,提出基于语义选择的机器翻译方法可对该问题进行有效解决。通过对融合语义信息的英语单元进行列举,结合语义信息特征,对翻译技术路线展开
【基金项目】
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2017教育部人文社科研究一般项目“传播学视阈下中医典籍翻译研究”的阶段性成果(17YJAZH012)
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传统翻译方法存在翻译不准确的问题,提出基于语义选择的机器翻译方法可对该问题进行有效解决。通过对融合语义信息的英语单元进行列举,结合语义信息特征,对翻译技术路线展开研究;利用GIZA++作为翻译基石,运用伯克利对准器将词对齐;引入反向转录语法,描述汉语语言形式和英语翻译语言形式中的结构关联特征,通过语句动静搭配和歧义求解,完成机器翻译方法的研究。设计机器翻译方法测试实验,并记录测试结果。实验结果得出,该方法在对准器<15词时,准确率为0.6780%,在对准器≥15词时,准确率为0.8542%,比传统方法高了3个百分点,充分表明,该机器翻译方法具有较高的翻译准确率,能够为英汉机器翻译提供技术上的支持。
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