机器翻译系统,主要划分为哪几大类型?

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机器翻译系统,主要划分为哪几大类型?

2024-07-03 04:20:44| 来源: 网络整理| 查看: 265

直到20世纪80年代,一些机器翻译系统采用了两种方法:在这些方法中,源语言文本被分析转换成抽象表达形式,随后利用一些程序,通过识别词结构(词法分析)和句子结构(句法分析)解决歧义问题。其中有一种方法将抽象表达设计为一种与具体语种无关的“中间语言”,可以作为许多自然语言的中介。这样,翻译就分成两个阶段:从源语言到中间语言,从中间语言到目标语言。另一种更常用的间接方法是将源语言表达转化或为目标语言的等价表达形式。这样,翻译便分成三个阶段:分析输入文本并将它表达为抽象的漏语源语言转换成抽象的目标语言;最后,生成目标语言。

机器翻译系统主要分为6种类型,具体如下:

1.直译式机器翻译系统,通过快速的分析和双语词典,将原文译出,并且重新排列译文的词汇,以符合译文的句法。

2.规则式机器翻译系统,是先分析原文内容,产生原文的句法结构,再转换成译文的句法结构,最后再生成译文。

3.中介语式机器翻译系统,先生成一种中介的表达方式,而非特定语言的结构,再由中介的表达式转换成译文。

4.知识库式机器翻译系统,是建立一个翻译需要的知识库,构成翻译专家系统。

5.统计式机器翻译系统,源语言中任何一个句子都可能与目标语言中的某些句子相似,这些句子的相似程度可能都不相同,统计式机器翻译系统能找到最相似的句子。

6.范例式机器翻译系统,是将过去的翻译结果当成范例,产生一个范例库,在翻译一段文字时,参考范例库中近似的例子,并处理差异处。   人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:1.机器学习与人工智能之间,究竟有何区别?2.人工智能、机器学习、神经网络和深度神经网络,相互之间主要有什么关系?3.数据、算力、算法、教学:机器学习是如何普及的多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站

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