专利文献翻译中并列结构的处理

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2009.24.037

计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (24): 125-129.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.24.037

专利文献翻译中并列结构的处理

赵然，晋耀红

中国科学院声学研究所，北京 100190

收稿日期:2008-10-17 修回日期:2009-02-17 出版日期:2009-08-21 发布日期:2009-08-21
通讯作者: 赵然

Processing of parallel structures in patent articles translation

ZHAO Ran，JIN Yao-hong

Institute of Acoustics，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190，China

Received:2008-10-17 Revised:2009-02-17 Online:2009-08-21 Published:2009-08-21
Contact: ZHAO Ran

摘要/Abstract

摘要：

针对专利文献翻译中的复杂并列结构的处理，提出了一种预处理和后处理的方法——拆分合并法。它弥补了统计翻译系统在复杂结构方面的劣势，同时保留统计翻译在经验句式、人力成本等方面优于规则系统的特点。实验表明，这种方法稳定地提高了翻译系统的准确率。此外，它独立于具体的统计翻译系统，可以方便地移植到不同的统计翻译系统上。

关键词: 机器翻译, 语法结构, 专利文献

Abstract: In order to process parallel structures during translating patent articles，a pre-processing and post-processing method （Separating-combining Method） is proposed.It fixes disadvantages of the statistical translation system in processing complex structures，while maintains advantages in processing idioms and saving cost of human labor.Experiments show that this method consistently improves the accuracy of translation system.Besides，it is independent of the particularity of statistical translation system，and can be conveniently applied on different systems.

Key words: machine translation, syntactic structure, patent article

中图分类号:

TP391

赵然，晋耀红. 专利文献翻译中并列结构的处理[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(24): 125-129.

ZHAO Ran，JIN Yao-hong. Processing of parallel structures in patent articles translation[J]. Computer Engineering and Applications, 2009, 45(24): 125-129.

[1]	艾山·吾买尔，斯拉吉艾合麦提·如则麦麦提，西热艾力·海热拉，刘文其，吐尔根·依布拉音，汪烈军，瓦依提·阿不力孜. 带标记音节的双向维汉神经机器翻译方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 161-168.
[2]	孟福永，唐旭日. 效率为先：机器翻译译后编辑技术综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(22): 25-32.
[3]	侯强1，侯瑞丽2. 机器翻译方法研究与发展综述[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(10): 30-35.
[4]	帕丽旦·木合塔尔，吾守尔·斯拉木，买买提阿依甫，努尔麦麦提·尤鲁瓦斯. RNN编码器-解码器在维汉机器翻译中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(15): 235-240.
[5]	徐春1，2，3，杨勇4，蒋同海1. 基于机器翻译的维吾尔语形态分析研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(14): 138-142.
[6]	郭俊博1，张喜媛2，杜金华2. N-Best句法知识增强的统计机器翻译预调序模型[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(17): 160-165.
[7]	吴培昊，徐金安，张玉洁. 面向短语统计机器翻译的汉日联合分词研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(5): 116-120.
[8]	何向真1，万福成1，于洪志1，吴玺宏2. 基于藏语语义分析的机器翻译技术研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(15): 134-137.
[9]	万福成1，于洪志1，吴玺宏2，何向真1. 面向机器翻译的藏语短语句法研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(13): 211-215.
[10]	李洪政，朱筠，晋耀红. 汉英专利机器翻译中动-介兼类词自动识别[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(11): 6-11.
[11]	刘智颖1，2，郭艳波3，晋耀红1，2. 汉英机器翻译中格式转换研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(6): 192-196.
[12]	晋耀红1，2. 一种混合策略的专利机器翻译系统研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(4): 29-32.
[13]	刘颖，姜巍. 统计机器翻译中翻译规则抽取[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(32): 98-101.
[14]	杨鸿武¹，王晓丽¹，陈龙²，裴东¹，郭威彤¹，蔡莲红³ . 基于语法树高度的汉语韵律短语预测[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(36): 139-143.
[15]	王永生. 英汉机器翻译系统中的词性标注研究[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(20): 99-102.

专利文献翻译中并列结构的处理

Processing of parallel structures in patent articles translation

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics